连续帧图像点扩散函数估计的超分辨率重建

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1、连续帧图像点扩散函数估计的超分辨率重建罗璇2016年1月中图分类号：TP391UDC分类号：535连续帧图像点扩散函数估计的超分辨率重建作者姓名罗璇学院名称光电学院指导教师许廷发教授答辩委员会主席倪国强教授申请学位工学硕士学科专业光学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月Researchonsuper-resolutionreconstructionbytheestimationofpointspreadfunctionofcontinuousframeimagesCandidateName：XuanLuoSchoolorDepartment:schoolofoptoele

2、ctronicsFacultyMentor:Prof.TingfaXuChair,ThesisCommittee：Prof.GuoqiangNiDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：OpticalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：Jan，2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或

3、其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要超分辨率重建技术是一种利用信号处理的手段重建成像系统截止频率之外的信息，在不改变硬件设备的前提下，获得高于成像系统分辨率图像的数字图像处理技术。其在视频转换、卫星遥感、生物医疗、视频监控、图像处理转换等领域具有广泛的应用前景。论文开展了连续帧图像点扩散函数估计的超分辨率重建研究。论文开展的工作和取得的新见解如下：1、阐述了国内外超分辨率重建算法的研究现状，提出了一种通过连续帧图像求取点扩散函数的方法，该方法考虑到

4、了整个成像过程中的模糊因素，而通常退化模型选择的高斯模型点扩散函数只考虑到探测器模糊，因此本方法更符合实际成像过程。2、提出了基于连续帧图像点扩散函数估计的POCS、IBP和Robust算法。对三组图像实例分别采用原始的和改进后的算法进行重建，对重建结果进行了评价，验证改进算法的有效性。3、提出了采用不同评价指标评价图像重构效果的方法。将重建效果的评价指标分成有参考图像和无参考图像两类，采用不同的评价指标进行评价。存在参考图像时，选用PSNR和MSE作为重建效果的评价指标；不存在参考图像时，选用图像的灰度平均梯度、图像的拉普拉斯梯度模、图像质量统计参数作为重建效果的评价指标。关键词：超分辨

5、率重建；退化模型；点扩散函数；评价指标；连续帧图像VI北京理工大学硕士学位论文AbstractSuper-resolutionreconstructiontechniqueisatechnologythatcanutilizesignalprocessingmeansrebuildinginformationofoutsidethecutofffrequencyoftheimagingsystem,whichcanbemadewithoutchangingthehardwareequipment,andobtainimageswhicharehigherthantheimagingsyst

6、emresolution.Currently,itshowsabroadapplicationprospects.atvideoconversion,satelliteremotesensing,bio-medical,videosurveillance,imageprocessingandconversionarea.Inthispaper,themainworkandachievementsareasfollows:1.Bydescribingtheresearchstatusofsuper-resolutionreconstructionalgorithm,anewmethodfor

7、estimatingthepointspreadfunctionfromcontinuousframeimagesisproposed.ThismethodtakestheentireimagingprocessintoaccountbutthedegeneratingmodelofGaussianonlytakeintoaccountthefactorofdetector.Ourmethodismoreinlinewi