基于BP神经网络的超分辨率图像重建

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1、万方数据第31卷第7期系统工程与电子技术V01．31No．72009年7月SystemsEngineeringandElectronicsJul．2009文章编号：1001—506X(2009)07-1746—04基于BP神经网络的超分辨率图像重建朱福珍，李金宗，李冬冬(哈尔滨工业大学图像信息与X-程研究所，黑龙江哈尔滨150001)摘要：针对卫星图像成像过程中成像装置存在极限，导致图像分辨率低的问题，提出了基于神经网络的图像超分辨率重建(neuralnetworkssuper-resolutionreconstruction，NNSR)方法

2、。该方法利用误差反向传播神经网络(backpropagationneuralnetworks，BPNN)对样本图像进行学习和训练，利用图像退化模型获取学习样本，采用向量映射加速BP神经网络的收敛，充分融合了低分辨率序列图像中的冗余信息。通过对训练好的神经网络分别进行样本仿真实验和泛化实验，验证了这种图像超分辨率重建方法的有效性。关键词：图像重建；超分辨率；神经网络；BP算法；向量映射中图分类号：TP183文献标志码：AReconstructionofsuper-resolutionimagebasedonBPneuralnetworkZHUF

3、u—zhen，LIJin-zong，LIDong—dong(Inst．ofImageInformationTechnologyandEngineering，HarbinInst．ofTechnology，Harbin150001，China)Abstract：Thereconstructionofthesuper-resolutionimagebasedonneuralnetworks(NN)isproposedtoresolvetheproblemofimagelowspatialresolutionbecauseofthelimitati

4、onofimagingdevices．Anerrorback-propagation(BP)algorithmisusedtolearnandtrainsampleimagesinordertocombinetheredundancyinfor—mationoflowspatialresolutionimagessequences．Learningsamplesareacquiredaccordingtotheimageobser—vationmodel．Vectormappingisestablishedtospeeduptheconver

5、genceofNN．Simulationandgeneralizationtestsarecarriedonthewell—trainedNNrespectively。andthereconstructionresultswithhigherspatialresolu—tionimagesverifytheeffectivenessandvalidityofBPNNbasedonvectormappinginthereconstructionofthesuper-resolutionimage．Keywords：imagereconstruc

6、tion：super-resolution)neuralnetwork)BPalgorithm；vectormapping0引言图像超分辨率重建(super-resolutionreconstruction，SRR)是指由一系列低分辨率图像(10w-resolutionimage，LRI)利用一定的算法生成一帧含有较少的模糊、噪声和混叠的高分辨率图像(high-resolutionimage，HRI)的方法。这是IEEEn3对“超分辨率重建”区别于“超分辨率复原”概念的澄清。本文所研究的“超分辨率”就是专指超分辨率重建的概念而言的。1984年

7、Huang和Tsai首次提出图像超分辨率重建的概念，并给出了基于频域的超分辨率重建方法。此后的20多年中，超分辨率重建技术有了较快的发展，形成了频域、空域的两种不同类型的超分辨方法。传统的SR方法把SR过程视为一个二次优化问题，利用系统所得到的多帧LRI，求解非线性系统方程，寻找最优迭代解来得到HRI的最优估计。典型的频域SR方法如1990年Kim等人提出的递归最小平方法，1992年Gross等人提出的多波段采样定理；典型的空域SR方法如1991年Irani等人提出的迭代反投影法，1994年Chees-man等人提出的最大后验概率法，1995

8、年Tom等人提出的最大似然法，1997年Patti等人提出的凸集投影方法，Hardie等人提出的正则化共轭梯度方法[Z-10]。这些算法SR过程计算量大，经过多次迭