壓縮視頻超分辨率重建技術(shù)研究.pdf

1、在圖像和視頻的處理過(guò)程中，由于采集、存儲(chǔ)和傳輸系統(tǒng)的影響，所得到的圖像分辨率常常滿足不了實(shí)際應(yīng)用的需求。為此，人們提出了超分辨率(SR)重建技術(shù)，即從多幅降質(zhì)的低分辨率圖像重建出高分辨率圖像，這也是目前研究的熱點(diǎn)。近年來(lái)，壓縮視頻被廣泛應(yīng)用，國(guó)際上也制定了眾多編碼標(biāo)準(zhǔn)，如JPEG,MPEG和H.26x等，但為圖像原始格式而設(shè)計(jì)的SR算法直接應(yīng)用到壓縮視頻卻不能得到有效的效果，尤其在高壓縮比下，因此新的SR算法必須考慮壓縮結(jié)構(gòu)的影響，而這

2、比通常的圖像超分辨率重建更加復(fù)雜。本文在分析壓縮系統(tǒng)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，主要圍繞適用于壓縮視頻的SR算法展開，具體內(nèi)容包括： 1.分析了超分辨率重建的數(shù)學(xué)原理，討論了各種降質(zhì)模型，包括靜態(tài)圖像和壓縮視頻等，并對(duì)降低運(yùn)算復(fù)雜度的措施進(jìn)行了闡述；研究了運(yùn)動(dòng)估計(jì)這一影響超分辨率重建的關(guān)鍵因素，其中主要討論了分級(jí)塊匹配方法，并進(jìn)行可信度的驗(yàn)證； 2.針對(duì)單幅壓縮圖像的SR重建，提出了基于空/頻自適應(yīng)的重建算法。在正則化理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)

3、造的新的正則化函數(shù)控制著頻域噪聲和空域先驗(yàn)信息之間的平衡，通過(guò)分析DCT變換和量化過(guò)程，采用了變換域噪聲的均勻分布模型，用于估計(jì)空間域量化噪聲的協(xié)方差矩陣，正則化參數(shù)在SR重建的迭代過(guò)程中動(dòng)態(tài)自適應(yīng)更新，利用迭代梯度下降法進(jìn)行超分辨率重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，提出的算法在低比特率的場(chǎng)合下具有較好的重建效果; 3.針對(duì)壓縮視頻序列的靜態(tài)(單幀)SR重建，提出了基于窄量化約束投影的重建算法。在凸集投影理論的基礎(chǔ)上，對(duì)視頻壓縮過(guò)程進(jìn)行建模，

4、利用壓縮比特流中的量化信息來(lái)創(chuàng)建窄量化約束集，并根據(jù)人眼視覺(jué)特性和圖像的統(tǒng)計(jì)特性，自適應(yīng)地選取比例系數(shù)，并對(duì)算法的特性進(jìn)行分析。為了驗(yàn)證算法在理想條件下和真實(shí)應(yīng)用條件下的性能，分別針對(duì)合成的壓縮視頻和實(shí)際的壓縮視頻進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，提出的算法不僅能有效消除量化噪聲，而且收斂速度快，能取得明顯的主、客觀重建效果; 4.針對(duì)壓縮視頻序列的動(dòng)態(tài)(多幀)SR重建，提出了基于噪聲統(tǒng)計(jì)特性和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)闹亟ㄋ惴?。在貝葉斯理論的基礎(chǔ)

5、上，利用比特流中的量化信息和運(yùn)動(dòng)信息，建立了量化噪聲和運(yùn)動(dòng)噪聲模型，并考慮成像過(guò)程的加性噪聲，總的噪聲模型對(duì)不同的量化器可自適應(yīng)調(diào)整。以Huber-Markov隨機(jī)場(chǎng)作為圖像的先驗(yàn)?zāi)Ｐ停锰荻认陆捣ㄟM(jìn)行Bayesian框架下的最大后驗(yàn)估計(jì)，并對(duì)其特性進(jìn)行了分析。針對(duì)合成的和真實(shí)的壓縮視頻進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，提出的算法在低碼率的條件下具有較好的主、客觀重建效果，適合壓縮視頻的動(dòng)態(tài)重建； 5.對(duì)本文提出的超分辨率重建算法的性