超分辨率算法的研究

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1、上海交通大学硕士学位论文超分辨率算法的研究姓名：文俊申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：刘重庆2003.1.1超分辨率算法的研究摘要近年來越來越多的研究者开始关注视频序列的超分辨率恢复问题在传统的图像恢复问题中仅仅只有单幅图像作为输入超分辨率图像重构可以充分利用低分辨率图像序列中附加的吋间和空间数据经常的情况是照相机和场景运动导致源视频序列帧中包含相似的但不相等的附加信息从而这些附加信息使算法能够重构出比源图像更高分辨率的图像本文首先介绍了超分辨率图像重构算法的基本原理应用背景及H前的方法体系超分辨率图像重构是指利用一系列的低分

2、辨率图像这些图像往往是模糊而且是有噪声的来重构出一幅或几幅高分辨率图像所有算法屮都包括三个部分去噪声解模糊及恢复采样由于超分辨率重构是病态的求逆问题通常这类问题都是通过正则化的方法来求解因此算法屮需要«先验知识来约束可能的解空间超分辨率图像重构算法目前主要可以分为频域方法和空间域方法其次文章进一步详细介绍了频域空间中的超分辨率算法它是基于FT的平移特性及CFT与DFTZ间的混叠关系把低分辨率观察图像的混叠DFT系数与未知高分辨率场景图像的CFT采样点联系起来形成一个方程系统来求解高分辨率图像但由于傅立叶变换理论的限制频域方法难以包含先验信息图像

3、的运动只能是全局平移运动而且观察模型也不能随意改变然而实验结果证明在算法规定的条件内恢复的高分辨率图像仍然具有相当好的质量再次文章讨论了超分辨率算法的另一大类空间域算法与频域算法相比空间域算法可以包含更加灵活的观察模型和么先验知识通常需要利用迭代算法来求解方程本文主要讨论了POCSIBPCGRobust及相应的改进算法POCS算法把a先验信息定义为一系列的凸集合通过把初始估计迭代投影到每个凸集内最终得到能够满足每个集合的解IBP算法是另一类空间域迭代算法它是通过仿真和校正来实现的此算法相对于POCS算法难以任意地包含先验知识CG算法主要是通过正

4、则化的方法来求解方程正则化过程能够非常好地消除噪声的影响Robust算法是继承了IBP算法的体系通过対IBP算法难以处理观察图像中奇变信息的情况分析在校正项的选择上川屮值来代替平均然而此方案的选择虽然可以消除奇变的影响但却破坏了原冇算法对观察图像噪声的抑制为此本文提出了中值平均的方法来改进Robust算法的确定每个算法的实验结果也都分别证明了其特点和优越性最后文章给出了超分辨率技术的发展方向和技术难点超分辨率技术涉及到三个技术领域运动估计图像的摄像模型及超分辨率重构算法每个领域的突破都会巨大的推动超分辨率技术的应用关键词超分辨率图像重构凸集投影

5、后向映射共轨梯度SuperresolutionalgorithmresearchAbstractRecentyearshaveseengrowinginterestintheproblemofsuper-resolutionrestorationofvideosequences.Whereasinthetraditionalsingleimagerestorationproblemonlyasingleinputimageisavailableforprocessing,thetaskofreconstructingsuper-resoluti

6、onimagesfrommultipleundersampledanddegradedimagescantakeadvantageoftheadditionalspatio-temporaldataavailableintheimagesequence.Inparticular,cameraandscenemotionleadtoframesinthesourcevideosequencecontainingsimilar,butnotidenticalinformation.Theadditionalinformationavailablei

7、ntheseframesmakepossiblereconstructionofvisuallysuperiorframesathigherresolutionthanthatoftheoriginaldata.Inthispaper,firstlyweintroducethebasicprincipleapp1icationbackgroundandcunentmethodsaboutthesuper-resolutionimagereconstruction.Superresolutionmeansthatweuseaseriesoflow

8、-resolutionimagesthatareoftenblurredandnoisedtoreconstructahigh-resolutioni