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时间:2019-02-15
《基于小波变换图像超分辨率重建算法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、ClassifiedIndex:TN919.8U.D.C.:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTHERESEARCHFORIMAGESUPER-RESOLUTIONRECONSTRUCTIONBASEDONWAVELETTRANSFORMATIONCandidate:SongJunlingSupervisor:Prof.JiaoBinliangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:Optic
2、alEngineeringUniversity:YanshanUniversity万方数据燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于小波变换的图像超分辨率重建算法研究》,是本人在导师指导下,在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字日期:年月日燕山大学硕士学位论文使用授权书《基于小波变换的图像超分辨率重
3、建算法研究》系本人在燕山大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归燕山大学所有,本人如需发表将署名燕山大学为第一完成单位及相关人员。本人完全了解燕山大学关于保存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权燕山大学,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月万方数据摘要图像序列的超分
4、辨率复原技术就是在不改变图像观测系统的前提下,利用已有的低分辨率图像采用某种方法获得高分辨率的图像。低分辨率图像通常可用CCD亚像元成像技术获得,利用亚像元序列图像帧与帧之间的互补信息,实现高分辨率图像的重建。小波方法是目前图像超分辨率复原研究的一个重要分支。广泛应用于医学成像、公共安全、遥感和军事侦查等领域。首先,本文对超分辨率复原算法进行了分类和总结,并指出目前的研究主流是基于多幅图像超分辨率复原的空域法,同时介绍了各种小波变换。它既弥补了傅里叶分析的不足,又保留了傅里叶分析的优点,在图像分析领域有广泛的应用。其次,研
5、究了一般成像系统的平均调制传递函数,通过对亚像元成像系统中CCD离散抽样过程的MTF进行计算和分析,推导出亚像元成像系统中CCD离散抽样的平均调制传递函数的计算公式;通过对CCD互有亚像素位移成像系统和一般成像系统的调制传递函数的比较,得出互有亚像素级位移成像系统获得的图像的空间分辨率高于一般成像系统的结论。最后,分析了第一代小波变换有不均匀采样和定义在有限区间上的难题,得出一种新的重构方法-基于第二代小波变换的超分辨率重建算法,并对小波变换后的小波系数利用硬/软阈值降噪,通过模拟仿真分别利用不同的小波算法对图像序列进行了
6、重构,并对实验结果进行了分析,比较。通过本文的研究,最终表明基于第二代小波的图像超分辨率重构算法保留了丰富的细节信息,提高了图像的分辨率,确认了该算法的可行性。关键词高分辨率重建;CCD成像;亚像素;调制传递函数;第二代小波;降噪万方数据AbstractThesuper-resolutionreconstructionbasedonimagesequenceisatechniqueforestimatingahigh-resolutionimagefromalow-resolutionimagebyaway,whichwi
7、thoutchangingtheobservingsystemsofimage.Thelow-resolutionimageuseCCDtechniquetotakephotographsandcanachievehigh-resolutionimagereconstructiononsubpixellevel.Waveletmethodhasbecometheimportantembranchmentofsuper-resolutionrestoration.Imagesuper-resolutionprocessing
8、hasprovedtobeusefulinmanypracticalapplications,suchasmedicalimaging,publicsecurity,remotesensingandmilitarydetection,etc.Firstly,manysuper-resolutionrec
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