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(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，不僅在理論上具有重要意義，在實(shí)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(nèi)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(xué)描述，分析了最小二乘估計(jì)及其病態(tài)性；其次針對(duì)不完全數(shù)據(jù)重建的病態(tài)性，分別采用兩種不同觀點(diǎn)對(duì)正則化處理進(jìn)行了深刻闡述：一是從分析的觀點(diǎn)出發(fā)，通過對(duì)原問題能量泛函的修改，

2、添加正則項(xiàng)，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(jì)的觀點(diǎn)出發(fā)，利用貝葉斯框架和馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)理論，通過添加先驗(yàn)概率對(duì)原問題進(jìn)行正則化；然后深入討論了兩種正則化觀點(diǎn)的相似性和等價(jià)性，并詳細(xì)研究了邊緣自適應(yīng)處理和各向異性演化問題；最后針對(duì)正則化參數(shù)的選取，提出了一種自適應(yīng)動(dòng)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(luò)框架的超分

3、辨率重建算法，針對(duì)Paik-Hopfield網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，提出了基于狀態(tài)連續(xù)變化的Paik-Hopfield網(wǎng)絡(luò)和基于多精度層離散狀態(tài)的Paik-Hopfield網(wǎng)絡(luò)兩種改進(jìn)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(yīng)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(xì)分析了圖像的小波統(tǒng)計(jì)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(yùn)動(dòng)估計(jì)和重建算法這兩個(gè)超分辨率重建的關(guān)鍵問題進(jìn)行展開：在運(yùn)動(dòng)估計(jì)部分，首先針對(duì)幀間模型為單映變換的視頻序列提出了基于帶指導(dǎo)的RANSAC特征匹配方法，其次針對(duì)普通視頻序列提出了一種自適應(yīng)的光流估計(jì)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(yùn)動(dòng)補(bǔ)償矩陣和權(quán)值矩陣的基礎(chǔ)上，發(fā)展出一種基于自適應(yīng)濾波的視頻序列超分辨率動(dòng)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(shí)間空間配準(zhǔn)，提出了一種基于時(shí)空梯度和遺傳演化策略相結(jié)合的混合等級(jí)估計(jì)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(shí)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(yīng)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(jì)算問題。首先討論了循環(huán)卷積模型及循環(huán)矩陣的計(jì)算；然后在多層網(wǎng)格算法的基礎(chǔ)