学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于稀疏表示的超分辨率图像复原算法研究

作　者: 冯雪姣
导　师: 吴谨
学　校: 武汉科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: 超分辨图像复原稀疏表示过完备字典凸集投影特征提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 36次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

超分辨率复原技术采用信号处理方法，它利用单帧或多帧低分辨率图像中不同而又相似的信息，结合有关先验知识，重建高分辨率图像。目前，该技术在刑事技术、医学图像、高清数字电视、图像压缩及军事等社会生活领域都有广泛的应用。本文主要研究了一种基于稀疏表示的超分辨率图像复原方法。首先介绍了超分辨率的理论基础及常用的超分辨率算法，然后介绍了稀疏表示的基本理论及字典学习和稀疏编码的常用方法。主要研究工作如下：1、分析了基于重建的超分辨复原算法，并对两种典型的空域超分辨率复原算法：最大后验概率和凸集投影法的特点和性能进行比较。2、研究了图像稀疏表示的基本原理，以及对几种过完备字典设计方法的介绍。3、提出了稀疏表示结合凸集投影的算法。该算法包含两个阶段：训练和重建。在训练阶段，高分辨率特征块是将高分辨率图像与低分辨率图像的插值后获得；引入feature-sign的方法进行稀疏编码；通过联合训练得到过完备字典。在重建阶段，利用凸集投影解决全局优化问题。最后经过实验数据表明，本文算法在用于超分辨率图像复原中具有较好的视觉效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-12
  1.1 超分辨率图像复原技术  8-11
    1.1.1 超分辨率复原的理论基础  8
    1.1.2 超分辨率图像复原研究意义  8-9
    1.1.3 超分辨率图像复原方法的研究现状  9-11
  1.2 本文所做的研究工作  11
  1.3 本文章节的安排  11-12
第2章基于重建的超分辨率图像复原  12-20
  2.1 超分辨率复原的理论基础  12
  2.2 基于重建的超分辨率复原算法  12-17
    2.2.1 迭代反投影法  13-14
    2.2.2 插值法  14
    2.2.3 凸集投影法  14-15
    2.2.4 正则化法  15-16
    2.2.5 最大后验概率法  16-17
    2.2.6 MAP 法和 POCS 法的比较  17
  2.3 超分辨率复原算法性能评价  17-19
    2.3.1 图像复原的质量评价  17-18
    2.3.2 超分辨率图像复原性能指标  18-19
  2.4 本章小结  19-20
第3章图像稀疏表示的基本理论  20-25
  3.1 稀疏表示  20
  3.2 图像的稀疏表示  20-22
  3.3 过完备字典的设计  22-24
    3.3.1 最佳方向法（MOD）  23-24
    3.3.2 广义主成分分析法  24
    3.3.3 K-SVD 方法  24
  3.4 本章小结  24-25
第4章基于稀疏表示的超分辨率图像复原  25-40
  4.1 基于学习超分辨率复原算法的基本理论  25-26
  4.2 基于稀疏表示的超分辨率复原算法  26-28
    4.2.1 单幅图像的超分辨率复原  26-27
    4.2.2 稀疏表示结合凸集投影的超分辨率图像复原算法介绍  27-28
  4.3 训练阶段  28-32
    4.3.1 特征提取  28-30
    4.3.2 稀疏编码与字典学习  30-32
  4.4 重建阶段  32-33
  4.5 凸集投影  33
    4.5.1 凸集投影算法原理  33
    4.5.2 反向投影算法  33
  4.6 实验结果与分析  33-39
  4.7 本章小结  39-40
第五章总结与展望  40-42
  5.1 总结  40
  5.2 展望  40-42
参考文献  42-46
攻读硕士期间发表和录用的论文  46-47
致谢  47-48
详细摘要  48-51

基于稀疏表示的超分辨率图像复原算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文