基于先驗約束優(yōu)化的多幅圖像超分辨率快速重建算法研究.pdf

1、在科學研究和實際應用中，分辨率是表征圖像觀測水平的一項關(guān)鍵性能指標。但是，伴隨著科技信息的迅速發(fā)展，某些應用領(lǐng)域和科研工作中對圖像分辨率的需求越來越高，因此需要改進感光器的制造工藝水平。例如，可以直接從硬件上減小單位像素尺寸或者增大感光器芯片尺寸，但是往往受工藝水平的限制，而且價格昂貴，不適合廣泛的應用。超分辨率重建(Super-Resolution-Reconstruction；SRR)技術(shù)通過信號處理的方法，提高成像系統(tǒng)的分辨率，是

2、一種經(jīng)濟且容易實現(xiàn)的圖像分辨率提高方法，因此在國內(nèi)外的學術(shù)界以及商業(yè)應用上獲得了很多學者的深入研究和廣泛的關(guān)注，SRR技術(shù)具有重要的理論意義和實際應用價值。
　　 本文以基于圖像建模理論的空域正則化重建算法為技術(shù)路線，針對超分辨率重建中的圖像恢復、圖像配準兩個子問題展開研究。論文主要工作與創(chuàng)新點如下：
　　 第一：研究并實現(xiàn)了空間平移不變系統(tǒng)下的經(jīng)典全變差正則化重建算法。將經(jīng)典全變差TV模型應用于超分辨重建框架中，與傳統(tǒng)

3、維納濾波超分辨率重建算法比較，分析了梯度下降法求解經(jīng)典TV算法的優(yōu)缺點，并研究了若干超分辨率快速算法的處理機制。
　　 第二：研究并實現(xiàn)了快速解耦的全變差超分辨率重建算法。給出了基于YU-MEIHUANG的交替迭代快速算法在超分辨上的應用。在快速交替迭代的思想指導下，本文結(jié)合前向后向分裂法(FBS)及MM代理函數(shù)算法提出了一個改進的快速解耦的超分辨率重建模型，分為去模糊的FBS算法和去噪的MM代理函數(shù)算法兩個子問題。通過實驗對經(jīng)

4、典全變差GD TV、快速全變差Fast TV、改進全變差AMM TV三個算法的峰值信噪比、相對誤差兩個性能指標及算法的收斂性和時間復雜度、正則化參數(shù)的選取做了詳細的分析與比較。實驗證明：本文Fast TV、AMM TV算法不僅有良好的邊緣保持效果、運算效率高，而且改進的AMM TV算法收斂速度快且在有限迭代步驟內(nèi)實現(xiàn)自適應的正則化參數(shù)選取。
　　 第三：研究并實現(xiàn)了基于互信息的多尺度配準超分辨率算法。給出配準算法框架中幾何變換、