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文檔簡介
1、視頻具有生動形象和直觀表達(dá)的特點(diǎn),是信息社會人們獲取有效信息資訊或視覺享受的主要載體。隨著技術(shù)的發(fā)展,高分辨率或超高清的視頻圖像是業(yè)界追求目標(biāo)。視頻超分辨率技術(shù)是一種將低分辨率視頻圖像升采樣為高分辨率視頻圖像,并盡量恢復(fù)視頻幀已損失高頻細(xì)節(jié)信息的技術(shù)。改善圖像之間的配準(zhǔn)精度是提高傳統(tǒng)的基于空域重建效果的關(guān)鍵;同時,超分辨率問題是一個病態(tài)問題,正則化約束項(xiàng)也是影響最優(yōu)解的關(guān)鍵因素;另外,通過機(jī)器學(xué)習(xí)來尋找低分辨率圖像塊和高分辨率圖像塊之間
2、關(guān)系的方法存在訓(xùn)練難度大、超參數(shù)難以調(diào)整的問題。針對以上問題,結(jié)合圖像超分辨率技術(shù),本文開展了以下研究工作:
1)提出一種AKAZE-ILDB(AKAZE-Improved LDB)圖像配準(zhǔn)算法,估計(jì)出更為精準(zhǔn)的幀間運(yùn)動信息,為視頻圖像的重建打下了基礎(chǔ)。該算法基于AKAZE特征提取算法,提取兩幅圖像的特征,采用改進(jìn)的局部差異二值描述子(LDB)來構(gòu)建特征向量,使用漢明距離度量圖像特征相似度,估算圖像幀之間的運(yùn)動矩陣,完成圖像配
3、準(zhǔn)。
2)對增量式的視頻超分辨率重建方法進(jìn)行改進(jìn)。在完成配準(zhǔn)之后,對低分辨率圖像幀進(jìn)行重建融合,采用雙邊全變分正則化作為約束項(xiàng)求得最優(yōu)解;基于L1范式衡量降質(zhì)后的高分辨率圖像和輸入低分辨率圖像之間的相似程度,即保真項(xiàng);最小化保真項(xiàng)以及約束項(xiàng)來使得降質(zhì)模型更加準(zhǔn)確;最后使用滑動窗增量迭代的方法重建整個視頻。
3)提出一種改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨率模型。它是機(jī)器學(xué)習(xí)方法在超分辨率領(lǐng)域的一個應(yīng)用,本文通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和
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