基于POCS的超分辨率研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在傳統(tǒng)的圖像復(fù)原問題中，只有一幀輸入圖像。超分辨率圖像復(fù)原則是將一序列包含不同圖像細(xì)節(jié)附加信息的低分辨率圖像通過一定的方法復(fù)原出一幀(或多幀)較高分辨率圖像。這些附加信息使得重建比源圖像更高分辨率的圖像成為可能。 超分辨率圖像復(fù)原的方法分為兩大類：頻域算法和空間域算法。頻域算法提出的時(shí)間較早，只能對具有全局位移的圖像序列進(jìn)行處理；空間域算法有更大的靈活性，是目前的主要研究方向，主要算法有：迭代反投影方法(IBP)、凸集投影方法(

2、POCS)、最大后驗(yàn)概率估計(jì)器(MAP)和最大似然估計(jì)器(ML)。其中，POCS和MAP兩種方法在目前研究的最多。 本文對POCS方法做了比較細(xì)致的研究，對影響該方法復(fù)原結(jié)果的因素(如運(yùn)動估計(jì)、循環(huán)次數(shù)、閾值大小等)進(jìn)行分析。其中，運(yùn)動估計(jì)對復(fù)原結(jié)果的影響最大，運(yùn)動估計(jì)結(jié)果的正確與否直接決定超分辨率復(fù)原結(jié)果是否正確。本文對各種運(yùn)動估計(jì)和不同參數(shù)下的超分辨率復(fù)原結(jié)果進(jìn)行了比較和分析。 本論文實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了三步搜索法，實(shí)現(xiàn)并將菱