基于多幀圖像的超分辨率重建算法研究.pdf

1、圖像的超分辨率重建，是通過融合同一場景下具有相互位移的多幀低分辨率圖像間的非冗余信息，并在融合的過程中盡可能消除模糊以及噪聲等多種降質(zhì)因素對圖像質(zhì)量的影響，重建得到一幀高分辨率圖像，獲得更多的圖像細節(jié)信息。由此在現(xiàn)有成像系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，突破硬件設(shè)備的物理限制，提高圖像的分辨率。超分辨率重建在視頻監(jiān)控、遙感、醫(yī)學(xué)、高清電視等諸多領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，對其的研究具有重要意義。
　　超分辨率重建方法的核心是，通過求解泛函反問題，獲得最佳

2、的信息估計。因此，約束迭代逼近于正確的高分辨率圖像的條件，即正則項的確定是獲得好的重建效果的關(guān)鍵，為此，本文以正則項的選取為主線，對幾種常用的正則項進行了分析比較，和大量的測試實驗論證，并總結(jié)了不同正則項的選擇對正確解約束的優(yōu)缺點。在此基礎(chǔ)上，選擇有邊緣保持性能，且滿足嚴格凸性的Huber-Markov隨機場（HMRF）模型作為正則項，針對基于HMRF模型中Huber懲罰函數(shù)閾值的選取問題，根據(jù)該函數(shù)與圖像梯度分布特性間的相互關(guān)系，提出

3、了一種依據(jù)圖像梯度統(tǒng)計特性，在超分辨率重建迭代過程中，動態(tài)確定罰函數(shù)閾值，以保證超分辨率重建結(jié)果的正確性。實驗結(jié)果表明，本方法可根據(jù)不同圖像的邊緣特性，自適應(yīng)確定Huber懲罰函數(shù)閾值，在有效抑制噪聲的同時，很好地保持重建圖像的邊緣和細節(jié)信息。
　　此外，圖像質(zhì)量是評價各種圖像超分辨率重建算法性能優(yōu)劣以及重建效果好壞的一項重要指標(biāo)。建立有效的圖像質(zhì)量評價方法，對于超分辨率重建算法的研究具有重要的意義。另外在圖像重建的實際應(yīng)用中，無