基于Contourlet變換的圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、隨著當(dāng)今科技的發(fā)展，人們對得到圖像的質(zhì)量要求越來越高。為了使得到的圖像能夠達(dá)到要求，人們希望以軟件的算法提高成像質(zhì)量代替昂貴的成像設(shè)備的改善。許多研究者對超分辨率圖像重建技術(shù)展開研究，即是指從一幅或一系列觀測得到的低分辨率退化圖像中估計恢復(fù)得到一幅清晰的高分辨率圖像的分辨率增強(qiáng)技術(shù)，可以分為單幀和多幀的圖像重建，目前在許多方面都得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 小波變換作為信號處理一種強(qiáng)力的新手段，其優(yōu)點(diǎn)在于它在信號處理過程中，在時域和

2、頻域同時都具有良好的局部變換。在之前的研究中，有學(xué)者已經(jīng)提出基于小波變換的超分辨率圖像重建算法并取得較好的效果。沿著這條思路，作者希望將多尺度幾何工具引入到圖像超分辨率重建技術(shù)中，所以本文主要研究了基于Contourlet變換的圖像超分辨率重建算法。本文主要工作如下：
　　 (1)提出了基于Contourlet變換和SAI(Soft-decision adaptive interpolation)算法的單幀圖像超分辨率重建方法。

3、該方法利用Contourlet變換在圖像處理中對圖像的邊緣信息和細(xì)節(jié)信息良好的捕捉特性，以及SAI算法在圖像分辨率的增強(qiáng)過程中對圖像細(xì)節(jié)信息良好的保持特性。實(shí)驗(yàn)仿真表明提出的算法具有較好的效果。通過對提出算法的分析，文章提出另一種基于Contourlet變換和SAI算法的單幀圖像重建方法，低頻修正的方法，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果同樣證明了該算法的合理性和可行性；
　　 (2)提出了基于Contourlet變換和POCS(Projection

4、 Onto Convex Set)相結(jié)合的序列圖像超分辨率重建方法。POCS是序列圖像重建技術(shù)中的經(jīng)典算法，該方法的優(yōu)點(diǎn)是：可以方便地加入物體的先驗(yàn)信息，也可以很好地保持高分辨率圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。因此提出的算法結(jié)合POCS的特點(diǎn)以及Contourlet變換在圖像處理過程中的良好特性進(jìn)行序列圖像重建。通過實(shí)驗(yàn)仿真分析并與其它的算法進(jìn)行對比可以看到提出的算法在主觀視覺效果以及PSNR方面都具有較好的效果；
　　 (3)提出了基于Co