多尺度圖像超分辨率關鍵技術研究.pdf

1、對于給定的成像系統(tǒng)，雖然可以通過改進鏡頭設計、改變電路和光路設計、增加模數(shù)轉換位數(shù)、降低量化誤差等方法提高分辨率，但這些直接方法的經(jīng)濟代價較高或工藝水平受限，因此不能被廣泛使用。圖像的超分辨率重建是指利用現(xiàn)有的成像條件，采用軟件的方法消除由成像系統(tǒng)產(chǎn)生的圖像失真和退化，恢復圖像的高頻信息，重建出空間分辨率較高的清晰圖像的技術。圖像的超分辨率重建技術已成為近年來數(shù)字圖像處理和計算機視覺領域中的一個研究熱點，該項技術在高分辨率成像系統(tǒng)和紅外

2、成像系統(tǒng)等領域的應用具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文選擇以人臉圖像作為研究對象，相對于自然圖像，人臉圖像的特征更為精細復雜，因此對人臉圖像的超分辨率重建更具有挑戰(zhàn)性和理論意義。人臉圖像超分辨率可以應用于多個領域，如人臉識別、人臉表情分析等。
　　 本文研究了多尺度人臉圖像超分辨率技術并采用基于學習的方法對人臉圖像進行超分辨率重建，提出了自己的算法并進行了仿真實驗分析，具體內(nèi)容包括：⑴研究了基于steerable金字塔的人臉圖像超分辨

3、率重建算法。在該算法中，采用steerable金字塔學習人臉圖像中低層局部特征的空間分布，并結合塔狀的父結構和基于父結構的局部最優(yōu)匹配算法來預測最佳先驗模型；然后將先驗模型結合到貝葉斯最大后驗概率框架中，得到初始高分辨率人臉圖像；最后使用全局線性平滑算子求出最優(yōu)的高分辨率人臉圖像作為超分辨率重建的結果。實驗證明，該方法能重建出人臉圖像的面部細節(jié)信息，同時圖像全局邊緣較為平滑，具有較好的視覺效果。⑵研究了基于Contourlet金字塔的人