基于卡尔曼滤波和微眼跳的超分辨图像重建

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1、基于卡尔曼滤波和微眼跳的超分辨图像重建大连理工大学学位论文版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．44大连理工大学硕士学位论文1绪论对于超分辨问题，Tai和HuangⅢ首次提出了解决方案。相机平台移动或震动产生了低分辨率图像序列之间的移动，即不受控制的微扫描乜1。上述解决方案基于不受控制的微扫描而成立。这是一种使用混叠效应的低分辨率图像增强方法。超分辨率的基本原理为：把模糊，含噪音的重叠低分辨率图像的序列融合为一张高分辨率图像。之后，大部分的超分辨方法遵循上述思想，例如：Kim等人利用最d,--乘法口1推广这个想法到

2、噪音和模糊图像上。上述方法假设不同图像上的模糊函数是一致的和相同的。另一种方法由Irani和PelegH’51提出，此方法为来源于计算机辅助断层扫描CAT(Computer．AidedTomography)的迭代反向投影一IBP方法。因为高分辨问题是一个病态问题畸3，所以高分辨率重建结果不是唯一的。逆问题的难题在于以数值稳定的方式[71反演正向模型并且不会放大测量数据中的噪声影响。详细地说，最小化过程将放大奇异向量(SingularVector)方向上的随机噪声(对于超分辨率情况，这些奇异向量为高空间频率，例如，图像中常见的边缘

3、结构。)，使解易受噪声影响哺1。如果矩阵为奇异的，高分辨问题急剧恶化，从而产生无限的解空间。简单地说，因为低分辨率图像序列的空间不连续性，所以需要引入正则化来解决空间上的连续性，以避免受困于一个局部极值。因此，某种形式的正规式需要被引入到成本函数中，以约束解空间或稳定问题域空间。例如一个重要的约束条件为平滑，超分辨病态问题加入平滑因子后就会转换为适定性问题。含有正则式的成本函数∞]：E(厂)=∑[／(一)一d(_)]2+兄rI广’(石)卜(1．1)fEA一其中，旯≥0为平衡因子，其用来保证上式右侧两项同步最小化。被称为近似项的上

4、式右手第一项是观察数据d上的约束。后者为光滑项或正则式，其在高分辨率解上附加先验平滑。本论文的方法(式4．24)也实现了上述正则式。具体讲，在本论文所提出的模型(式4．24)中包含有正则化因子。此论文的方法借鉴T[10lEb提到的方法，且从超分辨率微眼跳【1l】的角度解释了本论文的模型方法。与传统方法例如最大后验估计MAP(MaximumAPosteriori)相比，本论文提出的快速反馈模型相对形式简单，速度快。基于卡尔曼滤波和微眼跳的超分辨图像重建1．1课题背景与由来自从Tsai和Huang做的开创性工作以来，超分辨率问题已经

5、成为一个活跃的研究领域。此方法利用了低分辨率图像序列之间的移动。之后，大部分的超分辨率方法遵循这～基本思想：把模糊，含噪声的重叠低分辨率图像的序列融合为一张高分辨率的图像。但是，因为高分辨率问题是一个病态问题，此导致了高分辨率解的不唯一性。逆问题的难题在于以数值稳定的方式反演正向模型并且不会放大测量数据中的噪声影响。简单地说，低分辨率图像序列的采样离散性决定了需要引入正则式来解决空间上的不连续性，以避免受困于一个局部极值。而局部极值的多样性导致了解的多样性。虽然传统的比如最大后验估计方法能够解决解的不唯一性，但其算法复杂度大。本

6、论文提出了一种新的模型方法，即快速反馈方法。相比来说，本论文所提出的方法计算速度快，更简单也更实用，解决了实时性问题。1．2本文内容与结构本论文首先回顾了高分辨率问题的研究方法以及现状。具体讲，从频域方法和空间域方法两个方面总结了高分辨率方法的现状并列举了一些方法。然后从观察模型，图像配准以及卡尔曼滤波器角度，推导出本论文的快速反馈模型方法，并且从微眼跳角度解释了快速反馈模型方法的科学性。与本论文方法相比较的方法为：最大后验估计算法MAP(MaximumAPosteriori)。在本论文中，在MAP方法与快速反馈方法中涉及到的正

7、则化理论，贝叶斯定理，以及马尔可夫随机场也于本论文中进行了陈述。最后本论文列出了常见的优化过程并于实验结果与讨论中验证了本论文提出的快速反馈方法的优势。大连理工大学硕士学位论文高分辨率问题研究现状自从Tsai和Huang的开创性工作，视频序列空间分辨率增强问题已经是一个活跃的研究领域。他们从一系列平移场景的低分辨率图像，来考虑分辨率增强的定格照。而在传统的单一图像恢复问题中，即只有一张输入图像时，从采样过疏和损坏图像序列中获得超分辨图像的任务可以利用图像序列中附加的时空数据。特别是，摄像机和场景的移动产生内容相似但又不完全一致的

8、图像序列时。上述所述的附加信息加上先验限制确保了比单一低分辨率帧宽带更宽的超分辨重建。大部分的高分辨文献解决了从视频序列产生高分辨率静像，即若干张低分辨率帧被组合以产生一张高分辨率帧。这些技术通过从一个低分辨率帧的滑动窗口计算出连续的高分辨帧。此技术可被运用到视