視頻和圖像序列的超分辨率重建技術(shù)研究.pdf

1、隨著視頻和圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，人們對(duì)高分辨率視頻和圖像序列的需求越來(lái)越強(qiáng)烈。高分辨率圖像能提供目標(biāo)的更多細(xì)節(jié)信息，對(duì)于圖像的分析和處理有重要作用。然而在某些應(yīng)用場(chǎng)合，由于光學(xué)物理器件、處理器性能、信道傳輸帶寬或存儲(chǔ)容量等的限制，人們獲得圖像的分辨率往往較低，并且無(wú)法或很難通過(guò)直接方式突破這些限制。因此，如何在現(xiàn)有條件限制下，提高圖像和視頻序列的空間分辨率，就成為人們研究的重點(diǎn)。 多幀圖像的超分辨率重建技術(shù)已被證明是一種行之有

2、效的解決上述問(wèn)題的方法。它將同一場(chǎng)景的多幅圖像之間互為補(bǔ)充的信息，用信號(hào)處理的方法進(jìn)行融合，得到一幅分辨率增強(qiáng)的圖像。這一技術(shù)可在不改變物理?xiàng)l件的情況下，有效地提高圖像的空間分辨率，為目前在光學(xué)物理器件性能受限的情況下獲取高質(zhì)量的圖像，或在視頻壓縮處理器性能及通信帶寬受限的情況下，獲得高質(zhì)量的視頻和圖像提供了一種很好的解決方法，因此有廣泛的應(yīng)用前景，對(duì)該技術(shù)的研究具有重要的理論與實(shí)用意義。 本文對(duì)視頻和圖像序列的超分辨率重建技術(shù)

3、中的模糊參數(shù)估計(jì)、塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)以及基于正則化的超分辨率重建等若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究，并取得了一些研究成果。主要工作和研究成果如下： Ⅰ．提出了一種自適應(yīng)估計(jì)模糊參數(shù)的超分辨率重建算法。視頻序列的超分辨率處理應(yīng)用中，成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)（PSF）通常是未知的，而為了獲得最佳的重建質(zhì)量，必須預(yù)設(shè)成像系統(tǒng)的PSF。該算法利用多幅低分辨率圖像之間的相互驗(yàn)證關(guān)系，訓(xùn)練并自動(dòng)獲得成像系統(tǒng)的PSF，降低了模糊參數(shù)調(diào)整的復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該

4、算法能更好地保持圖像細(xì)節(jié)，使重建圖像的紋理更清晰。 Ⅱ．提出了一種基于位置采樣的金字塔型塊匹配快速算法，并在具體的項(xiàng)目需求下，設(shè)計(jì)了該運(yùn)動(dòng)估計(jì)處理器的知識(shí)產(chǎn)權(quán)核（IP））和一種基于微控制器（MCU）架構(gòu)的可編程塊匹配協(xié)處理器IP。算法分析了現(xiàn)有的金字塔型塊匹配算法的缺陷，通過(guò)將像素采樣改進(jìn)為位置采樣，降低了上層運(yùn)動(dòng)估計(jì)匹配的誤判概率。算法運(yùn)算過(guò)程中，位置采樣后每一層的運(yùn)算結(jié)構(gòu)有很強(qiáng)的相似性，通過(guò)復(fù)用硬件結(jié)構(gòu)大大節(jié)省了硬件資源。算

5、法在圖像質(zhì)量損失很小的情況下，大幅度降低了運(yùn)算量和硬件資源占用率，可以滿足視頻序列實(shí)時(shí)處理的要求。 Ⅲ．提出了一種多邊濾波正則化的超分辨率圖像復(fù)原算法。通過(guò)將濾波對(duì)象由一階梯度擴(kuò)展到二階梯度，多邊濾波正則化在保持圖像全局平滑的同時(shí)，更好地保護(hù)了屋頂邊緣紋理。這一函數(shù)對(duì)陡坡位置有很好的濾波作用，并且可以自動(dòng)調(diào)整濾波參數(shù)，解決了重建算法中參數(shù)調(diào)整復(fù)雜的問(wèn)題。對(duì)合成圖像和真實(shí)視頻序列的仿真結(jié)果表明，這一算法可以獲得很好的重建質(zhì)量。