超分辨率重建與圖像增強技術研究.pdf

1、隨著多媒體通信和信息處理技術的發(fā)展，人們對圖像分辨率的要求越來越高。然而許多成像系統(tǒng)受其物理條件的限制，所得到的圖像往往分辨率很低，而且會有退化變形和受噪聲污染，圖像的視覺效果難以滿足人們的需要。如果采用改善物理硬件的方法來獲取人們滿意的高分辨率圖像，則成本較高，而且有時難于實現(xiàn)。因此有必要考慮一種能夠克服這些限制的新措施來提高圖像空間分辨率。超分辨率重建技術就在這種背景下應運而生。該技術彌補了硬件方面的不足，從軟件的角度提高圖像的分辨

2、率，增強圖像的可用性。因此這種技術一經提出，便引起了許多學者的廣泛重視和關注，目前在電視、遙感、醫(yī)學和公安系統(tǒng)等領域都具有非常重要的實際應用價值。 超分辨率重建技術是指融合多幅包含相似信息但存在不同細節(jié)的低分辨率圖像得到一幅或多幅高分辨率圖像，同時消除加性噪聲以及由有限檢測器尺寸和光學元件產生的模糊，而無須提高系統(tǒng)的硬件成本。近年來，該技術已成為國際上圖像處理領域最活躍的研究課題之一。 本論文系統(tǒng)回顧了超分辨率技術的相關

3、理論和經典算法，針對實際應用中面臨的諸多復雜問題，如模糊函數未知、存在光照影響、噪聲等因素，以矢量量化、支撐向量機、流形學習等為主要數學工具，提出一系列超分辨率重建和圖像增強方案。同時作為人臉識別的一個預處理環(huán)節(jié)，研究了基于獨立分量分析的人臉超分辨率重建，有效提高了人臉識別率。本論文的主要成果概括如下： 1、多幀圖像的超分辨率重建。主要包括三個部分：第一部分針對不同類型的噪聲，結合L1范數和平穩(wěn)小波變換，提出基于平穩(wěn)小波變換的魯

4、棒解決方案，同時由于綜合考慮了圖像各個方向的邊緣特性，該方案還具有一定的自適應邊緣保持能力。第二部分針對低信噪比環(huán)境下的超分辨率重建問題，提出基于峭度的重建方案。該方案首先對峭度圖像進行了定義，然后分析得出峭度圖像的兩個重要性質：(a)峭度圖像對高斯噪聲具有魯棒性；(b)峭度的絕對值隨著圖像模糊程度的加大而變小，因而最清晰的圖像的峭度的絕對值應該最大?；谶@兩個特性，該方案在滿足高分辨率圖像與低分辨率圖像之間的反卷積的剩余誤差有界的前提

5、下，最大化峭度絕對值來求解未知的高分辨率圖像，然后采用Lagrange乘子法則求解此約束優(yōu)化問題。與傳統(tǒng)方法相比，該方案在低噪環(huán)境下具有明顯的復原效果，且計算復雜度較低。第三部分主要研究了基于分割的超分辨率重建方案。利用高階統(tǒng)計將圖像分割成不同的區(qū)域，根據分割的結果對平坦區(qū)域和紋理區(qū)域實施不同的規(guī)整化泛函，以改善重建結果，有效保持圖像細節(jié)信息。 2、基于學習的單幀超分辨率重建。鑒于傳統(tǒng)方法易受光照因素影響的問題，提出兩種同時實現(xiàn)超分辨率

6、重建和圖像增強的方案。在對流形學習、自商圖像(SQI)進行了深入研究的基礎上，提出一種不隨光照變化的圖像表示方法一對數一小波變換(Log-WT)。然后分別利用Log-WT和SQI提取光照不變量作為圖像特征，并假設高分辨率圖像塊構成的空間和低分辨率圖像塊構成的空間具有相似的局部幾何結構，在流形學習的框架下，借助于局部線性嵌入的思想獲得高分辨率圖像的初始估計，最后對其加入先驗約束，從而同時實現(xiàn)了超分辨率重建和圖像增強。該方案在提高圖像空間分

7、辨率的同時克服了光照因素的影響，特別是對陰影效應的消除具有明顯效果。 3、提出基于矢量量化的盲超分辨率重建方案。該方案假設模糊函數的類型已知，且可由某一參數來表征，利用矢量量化技術，依照最小距離準則從一組候選參數中估計真實的模糊函數的參數。利用Sobel算子形成特征矢量增強了算法對辨識不同類型圖像的模糊函數的魯棒性，并利用DCT對特征矢量降維，減小了計算量。同時將其擴展應用于超分辨率圖像重建中，辨識出多幅低分辨率圖像的模糊函數，

8、然后融合具有不同模糊函數和信噪比的低分辨率圖像，實現(xiàn)了盲超分辨率圖像重建。 4、提出基于支撐向量機的盲超分辨率重建方案。該方案從模式識別的角度出發(fā)解決模糊函數的辨識問題。首先通過邊緣檢測和局部方差從訓練圖像中提取能夠表征模糊參數信息的特征向量，然后利用支撐向量機建立特征向量與對應的候選參數的映射關系，最后通過建立的模型辨識低分辨率圖像的模糊函數，進行超分辨率重建。 5、提出基于獨立分量分析的人臉超分辨率重建方案。該方案利

9、用獨立分量分析(ICA)理論從高分辨率訓練圖像中提取出獨立分量，并對ICA系數進行先驗估計。給定一幅低分辨率人臉圖像，結合最大后驗概率(MAP)估計理論求出ICA系數，然后ICA反變換得到高分辨率圖像的估計。仿真結果表明該方案有效實現(xiàn)了人臉超分辨率重建，保持了人臉整體結構特征，且對光照、表情、姿態(tài)等因素具有一定的魯棒性。將重建結果應用于人臉識別，有效提高了識別率。綜上所述，本論文針對目前超分辨率重建技術中存在的問題，以模糊辨識、增加圖像