学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于正则化MAP方法的图像超分辨率重建

作　者: 周晓瑜
导　师: 李春光
学　校: 浙江大学
专　业: 电路与系统
关键词: SR 运动估计盲解卷积 TV正则化方法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 100次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

超分辨率(super-resolution)重建是通过图像处理技术从多幅低分辨率图像(low-resolution)中获得一幅高分辨率图像(high-resolution)的过程。已有文献一般在假设位移已知或点扩展函数(PSF)已知的情况下重建SR图像,但很少涉及两者都未知的情况。可在实际情况中,能够得到的往往只是同一场景的多幅图像数据,而位移和PSF都是未知的。在这种情况下,如何重建出一幅高分辨率图像便是本论文要解决的问题。本论文提出了一种新型实用的基于未知位移和未知PSF的SR重建方法。我们首先利用LR (low-resolution)图像帧内像素点的相关性,再利用块匹配算法获得亚像素点位移估计。然后在选择了ML算法进行盲解卷积。本论文最大的特点是除了需要低分辨率图像数据外,不需要额外的先验知识,而且提出的解决SR重建问题的方法在位移估计和盲解卷积上采用了简单易用的方法,整体方法计算复杂度低,实用性强。在仿真结果上,得到了较好的重建效果。由于SR重建问题往往并不是由一个单一算法就能够解决的问题,常常是需要一个整体的解决方案,因此,为了获得良好的重建效果,本论文详细地分析比较了各种可能用于SR重建问题的方法,具体的如统计方法,图像处理方法,优化算法等,其中对于运动估计,比较了常用的几类估计方法,从中选择了块匹配算法。对于盲解卷积方法,同样比较了几种可用的方法,并从中选择了一种计算简单,应用方便的盲解卷积方法。此外,为了更好地适应于快速SR重建问题,我们也对一些方法进行了改进,如在运动估计和盲解卷积方法上,我们对相应算法做了改进,使其能在计算上效率更高,使重建效果更好。

全文目录

致谢  4-5
摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
目录  7-8
第一章绪论  8-15
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-11
  1.3 SR重建的研究内容  11-13
  1.4 论文的内容、结构和意义  13-15
第二章观测模型和位移估计  15-22
  2.1 观测模型  15-17
  2.2 运动估计  17-22
第三章 MAP估计和先验模型的选择  22-27
  3.1 能量函数的建立  22-24
  3.2 先验模型的选择  24-27
第四章计算方法与盲解卷积方法  27-47
  4.1 计算方法  27-32
  4.2 正则参数的选择  32-33
  4.3 盲解卷积方法  33-37
  4.4 求解的一般过程  37-38
  4.5 去模糊方法  38-46
  4.6 改进方法  46-47
第五章仿真结果  47-56
  5.1 实验的设置及参数选择  47
  5.2 实验结果以及分析  47-56
第六章总结与展望  56-57
参考文献  57-61
作者简介  61

相似论文

行星际间飞行的自主导航方法研究,V448.224
电视制导系统中视频图像压缩优化设计及实现研究,TN919.81
电子稳像系统中旋转稳像算法研究,TP391.41
Co掺杂（La，Sr）TiO₃稀磁半导体的制备、结构与性能研究,O649
融合运动补偿与特征信息的障碍物检测算法研究,TP391.41
民营中小企业员工薪酬激励制度研究,F272.92
抑制开关磁阻电机振动和噪声方法的研究,TM352
AJ和AE系铸造镁合金的挤压变形与热处理制度研究,TG166.4
分布式视频编码边信息生成研究,TN919.81
龟裂链霉菌（Streptomyces rimosus）M4018中rex基因的克隆、表达和生物功能初步研究,Q78
SR国际新城三期项目营销策划研究,F293.3
H.264视频编码运动估计算法研究,TN919.81
天线小型化用Co₂Z铁氧体材料的制备及特性研究,TM277
基于CUDA架构的H.264并行计算研究,TN919.81
基于GPU的H.264预测编码优化,TN919.81
基于H.264/AVC的自适应运动估计算法研究,TN919.81
立体视觉里程计中的空间不确定度,TP391.41
基于视频分析的异常群体事件检测,TP391.41
用于视频编解码的快速运动估计研究,TN919.81
增强现实跟踪预测方法研究,TP391.41