基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现

基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现

ID:35067003

大小:6.52 MB

页数:65页

时间:2019-03-17

基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现_第1页
基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现_第2页
基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现_第3页
基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现_第4页
基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现_第5页
资源描述:

《基于正则化方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现》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、‘FSou化ChinaUniversityofTechnology声;:掉驗护,喀绝处:工程硕±学位论文H基于正则化方法的多巾贞图像超分辨率匯^重建及其硬件实现HbP'F作者姓名陈泽奇工程领域集成电路工程校内指导教师姚若河教授I校外指导教师刘伟俭高级工程师所在学院电子与信息学院fm论文提交日期2016年6月^;■^^I^111驾顯應繼:共變誦iRegularization-basedMulti-frameIm

2、ageSuper-resolutionReconstructionandHardwareImplementationADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ChenZeqiSupervisor:Prof.YaoRuoheSeniorEngineerLiuWeijianSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号:TP391学校代号:10561学号:201321010284华南理工大学硕士学位论文基于正则化

3、方法的多帧图像超分辨率重建及其硬件实现作者姓名:陈泽奇指导教师姓名、职称:姚若河教授刘伟俭高级工程师申请学位级别:工程硕士工程领域名称:集成电路工程研究方向:图像与信号处理论文提交日期:2016年4月20日论文答辩日期:2016年6月8日学位授予单位:华南理工大学学位授予日期:年月日答辩委员会成员:主席:刘玉荣教授委员:姚若河教授耿魁伟副研究员章晓文高级工程师华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进斤研究所取得的研光成果。除了文中特别加W标注引用的内容外,本论文不包含任

4、何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中W明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:日期:olW%女月^日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,目P:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产极单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部口或化构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅(除在保密期内的保密论文外);学校可W公布学位论文的全部或部分内容,可W允许采用影印、

5、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。本学位论文属于:□,在适用本授权书。保密年解密后/?c/不保密意在校园网上发布,供校内师生和与学校有共享协议,同的单位浏览;同意将本人学位论文提交中国学术期刊(光盘版)电子杂志社全文出版和编入CNKI《中国知识资源总库》,传播学位论文的全部或部分内容。""備在上相内打V)^作者签名:日期:心於^ov指导教师签名:t#:义日期乂4^::作者联系电话电子邮箱地址:联系(含邮编)摘要超分辨率图

6、像重建技术是指利用多帧具有亚像素位移的低分辨率图像之间的非冗余信息来重建获取质量较好的高分辨率图像的图像处理技术。它可以在不改变硬件条件的前提下,有效地提升图像分辨率,改善图像质量,在许多领域有着广阔的应用前景。本文围绕基于正则化方法的多帧超分辨率图像重建展开研究,重点研究了基于非凸双边滤波和基于偏微分模型的正则化超分辨率重建,并在硬件平台上实现加速,工作内容主要包括:1.本文利用?1/2非凸正则化理论,结合双边滤波原理,改进了现有的双边全变分(BTV)算子,得到?1/2-BTV算子。该算子相比传统BTV正则子能产生更稀疏

7、的解,更能拟合自然图像梯度的重尾分布。由于?1/2-BTV正则子是非凸的,不能直接用最速下降法求解,因此将其转化为迭代重赋权最小二乘法进行求解。实验中选取了模拟图像序列和真实图像序列,结果表明,与目前现有的BTV、BEP算子进行比较,改进的?1/2-BTV正则子的重建效果更好,能更好地抑制噪声和保留边缘,在客观评价参数和视觉效果上均有提升。2.本文根据图像的空间信息,通过引入一个自适应的权函数,改进了现有的拉普拉斯高斯耦合模型,使得它在平滑区域对拉普拉斯算子采取较大权值,在边缘区域对梯度算子采取较大权值,保留边缘细节,从而

8、改善重建图像的视觉效果。随后将这一改进模型作为正则项进行超分辨率重建。实验中将其它偏微分模型引入超分辨率重建作为正则项与改进的正则项进行对比,结果表明这一优化后的正则化项重建性能相比其它算子更好,视觉效果有改善,评价参数也有提升。3.在图像超分辨率重建算法的硬件实现方面,本文在达芬奇系列数字媒体处理平台

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。