圖像及視頻序列的超分辨率重建.pdf

1、圖像及視頻序列的超分辨率重建，是近年來圖像處理領域的一個研究熱點，不僅在理論上具有重要意義，在實用中也有迫切需求。本論文的主要工作圍繞圖像及視頻序列的超分辨率重建展開，具體內容包括： (1)不完全數(shù)據(jù)重建的病態(tài)性及其正則化處理。首先給出了不完全數(shù)據(jù)超分辨率重建的數(shù)學描述，分析了最小二乘估計及其病態(tài)性；其次針對不完全數(shù)據(jù)重建的病態(tài)性，分別采用兩種不同觀點對正則化處理進行了深刻闡述：一是從分析的觀點出發(fā)，通過對原問題能量泛函的修改，

2、添加正則項，提出了基于變分原理和偏微分方程演化的不完全數(shù)據(jù)超分辨率重建框架；二是從概率統(tǒng)計的觀點出發(fā)，利用貝葉斯框架和馬爾可夫隨機場理論，通過添加先驗概率對原問題進行正則化；然后深入討論了兩種正則化觀點的相似性和等價性，并詳細研究了邊緣自適應處理和各向異性演化問題；最后針對正則化參數(shù)的選取，提出了一種自適應動態(tài)確定正則化參數(shù)的方法。 (2)單幀圖像的超分辨率重建。主要分為三部分：第一部分討論基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡框架的超分

3、辨率重建算法，針對Paik-Hopfield網(wǎng)絡的缺點，提出了基于狀態(tài)連續(xù)變化的Paik-Hopfield網(wǎng)絡和基于多精度層離散狀態(tài)的Paik-Hopfield網(wǎng)絡兩種改進方法；第二部分研究了變分原理和偏微分方程演化在圖像超分辨率重建中的應用，主要包括基于L<'P>(1≤p≤2)變分和基于各向異性演化的超分辨率重建；第三部分詳細分析了圖像的小波統(tǒng)計特性，聯(lián)合空間域和小波域提出了基于小波域隱馬爾可夫模型的超分辨率重建算法。 (3)

4、多幀圖像或單視頻序列的超分辨率重建。主要圍繞運動估計和重建算法這兩個超分辨率重建的關鍵問題進行展開：在運動估計部分，首先針對幀間模型為單映變換的視頻序列提出了基于帶指導的RANSAC特征匹配方法，其次針對普通視頻序列提出了一種自適應的光流估計方法；在重建算法部分，首先討論了基于批處理的靜態(tài)重建，然后在深入研究幀間運動補償矩陣和權值矩陣的基礎上，發(fā)展出一種基于自適應濾波的視頻序列超分辨率動態(tài)重建算法。 (4)多視頻序列的超分辨率重

5、建。主要包括兩部分：第一部分為視頻序列的時間空間配準，提出了一種基于時空梯度和遺傳演化策略相結合的混合等級估計方法；第二部分為視頻序列的超分辨率重建，首先提出了一種時空流形模型，可以包括單幀灰度圖像、單幀彩色圖像、灰度視頻和彩色視頻，然后將此模型應用到多視頻序列的超分辨率重建正則化處理中，得到了一種新型多視頻序列的超分辨率重建算法。 (5)超分辨率重建中的計算問題。首先討論了循環(huán)卷積模型及循環(huán)矩陣的計算；然后在多層網(wǎng)格算法的基礎