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基于回归的图像超分辨率重建技术研究

作　者: 卞珏平
导　师: 朱秀昌
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像处理超分辨率重建迭代反向投影软判决自适应插值双边滤波
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

图像超分辨率重建是指由单幅或多幅低分辨率图像重建一幅高分辨率图像的技术。这种技术在安全监控、军事和医学等多个领域具有广阔的应用前景。本文首先给出常用的图像观测模型,描述超分辨率重建的基本原理和经典空域方法,同时对回归理论做了简要说明。然后,对超分辨率重建中经常用到的图像插值方法进行讨论,着重介绍了软判决自适应插值算法。并在此基础上引入非局部空间约束关系,提出一种改进型的插值方法。实验表明改进的插值方法在保持图像边缘结构的同时,改善了部分图像的纹理插值结果。接着详细介绍了迭代反向投影(IBP)超分辨率重建方法,给出一种确定迭代次数和迭代步长的统计实验方法。由于IBP中的反向投影核是各向同性的,而图像的边缘是各向异性的,所以重建图像的边缘会有锯齿现象。本文针对这一现象,提出两种改进方法用以修正边缘。第一种方法是利用低分辨率观测图像的结构信息对模拟误差投影方式进行改进,即各向异性投影,而观测图像的结构信息是通过局部自回归模型获得的。第二种方法是在传统IBP重建方法基础上,对重建图像进行双边滤波,增强图像边缘,然后再对滤波后的图像进行IBP重建,恢复图像细节。结合双边滤波特性和实时性要求,提出一种边缘提取方法,在保证图像质量的前提下,只对图像边缘滤波,从而达到快速自适应重建目的。两种方法均能有效消除重建图像锯齿现象,提高重建质量。最后对本文总结,提出今后的研究方向。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
第一章绪论  8-12
  1.1 研究背景和意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 研究内容和章节安排  10-12
第二章图像超分辨率重建技术  12-21
  2.1 超分辨率重建理论  12-16
    2.1.1 图像观测模型  12-14
    2.1.2 超分辨率重建方法  14-16
  2.2 图像重建质量评价  16-17
  2.3 回归理论  17-20
    2.3.1 参数回归  18-19
    2.3.2 非参数回归  19-20
  2.4 本章小结  20-21
第三章一种改进型自回归图像插值算法  21-35
  3.1 经典线性插值算法  21-24
    3.1.1 最近邻插值  21
    3.1.2 双线性插值  21-22
    3.1.3 双立方卷积插值  22-24
  3.2 二维自回归插值算法  24-28
  3.3 基于非局部空间约束的改进型SAI算法  28-31
    3.3.1 非局部相似性  28-29
    3.3.2 改进型SAI算法  29-31
  3.4 实验结果与分析  31-34
    3.4.1 实验环境  31-32
    3.4.2 插值结果与分析  32-34
  3.5 本章小结  34-35
第四章基于回归的IBP超分辨率重建  35-58
  4.1 迭代反向投影超分辨率重建  35-38
    4.1.1 IBP概述  35-36
    4.1.2 IBP迭代步长的确定  36-38
    4.1.3 IBP的不足之处  38
  4.2 采用自回归边界修正的IBP重建算法  38-42
    4.2.1 边缘处理的目的  38-39
    4.2.2 算法内容  39-42
  4.3 采用双边滤波边界修正的IBP重建算法  42-48
    4.3.1 双边滤波原理  42-44
    4.3.2 算法内容  44-45
    4.3.3 自适应EIBP重建算法  45-48
  4.4 实验结果与分析  48-57
    4.4.1 重建质量比较  48-54
    4.4.2 运算时间比较  54-57
  4.5 本章小结  57-58
第五章总结和展望  58-60
  5.1 总结  58
  5.2 不足及展望  58-60
参考文献  60-63
致谢  63-64
发表论文及参与科研项目情况  64

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