單幅降質(zhì)圖像的重建方法研究.pdf

1、當(dāng)前，在圖像通信中，降質(zhì)圖像重建經(jīng)常被用于視頻圖像的分析與處理。高質(zhì)量圖像的使用需求基本上來(lái)自于兩個(gè)應(yīng)用方向：（1）使圖像顯示信息更為清晰明確；（2）提升人機(jī)對(duì)圖像更為深刻的識(shí)別。伴隨著多媒體時(shí)代的發(fā)展，由于人們更需要高分辨率的圖像與高效的多媒體通信，因此降質(zhì)圖像重建技術(shù)的發(fā)展越來(lái)越快。
　　本文針對(duì)插值的超分辨率算法進(jìn)行研究，對(duì)經(jīng)典插值算法的基本原理進(jìn)行概述，采用多種模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。字典學(xué)習(xí)的超分辨率算法主要以基于字典的稀疏表示為

2、主，本文較為簡(jiǎn)要地介紹了其工作原理。本文將插值算法引入超分辨率重建，開展實(shí)驗(yàn)，最后獲得測(cè)試結(jié)果。本文的比較實(shí)驗(yàn)，使用了四種不同的圖像插值算法，分別為：Bicubic、NEDI、ICBI、邊緣保持圖像插值（CBEP）算法。結(jié)果表明，本文所測(cè)試的四種算法中，CBEP由于有其多方向采集的特點(diǎn)，可以較為全面的進(jìn)行預(yù)估，可以減輕傳統(tǒng)方法對(duì)于邊緣處理的誤差影響，更能適應(yīng)一些弱邊界圖片或者有大量紋理區(qū)域的圖像。
　　目前，隨著用戶對(duì)高清視頻需求

3、的增長(zhǎng)以及無(wú)線視頻傳輸?shù)膹V泛應(yīng)用，基于塊的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)被廣泛應(yīng)用于多媒體技術(shù)。然而，數(shù)據(jù)包在易出錯(cuò)的傳輸通道上丟失時(shí)，會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的質(zhì)量降低，一種糾正誤碼的方法是重新發(fā)送丟失的數(shù)據(jù)。然而在許多情況下，由于實(shí)時(shí)約束或帶寬限制，重發(fā)是不可能的。因此，本文致力于研究圖像通信的錯(cuò)誤隱藏（Error Concealment，EC）技術(shù)，以便在有限的傳輸資源下保證接收視頻的質(zhì)量。錯(cuò)誤隱藏作為一種后處理方法，無(wú)需修改編碼器和信道編碼方式就能恢復(fù)丟失塊。

4、錯(cuò)誤隱藏的基本思想是在當(dāng)前圖像中運(yùn)用正確收到的像素或基于視頻中具有高相關(guān)度的相鄰幀來(lái)補(bǔ)償損壞的像素。
　　連續(xù)塊損失的圖像恢復(fù)是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的課題，為了改善其空間錯(cuò)誤隱藏（SEC）的性能，本文提出了一種邊緣感知空頻延拓（ESFE）算法及其邊緣導(dǎo)向參數(shù)模型，該算法將邊緣合成機(jī)制選擇性地融入到信號(hào)延拓的架構(gòu)中。首先通過(guò)Canny檢測(cè)器來(lái)尋找經(jīng)過(guò)丟失塊行的主要邊緣，然后利用魯棒的Hough轉(zhuǎn)換來(lái)系統(tǒng)地連接這些不連續(xù)的邊緣。在邊緣導(dǎo)向參