一种实时鲁棒的超分辨率图像重建方法.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用一种实时鲁棒的超分辨率图像重建方法刘润丹，潘新生LIURundan．PANXinsheng1闻江职业技术学院机电系，广东阳江5295662．广州星博信息技术有限公司事业三部，广州5106301．YangjiangVocationalandTechnicalCollege，Yangiiang，Guangdong529566，China2．GuangzhouXingboInformationTechnologyCo．，Ltd，Guangzhou510630，ChinaLIURundan，PANXinshen

2、g．Robustandreal-timeapproachforsuper．res0lutiOnimagereconstruction．ComputerEngineeringandApplications，2012，48(9)：178-180．Abstract：Inintelligenttransportationsystems，thesuper-resolutionreconstructioniswidelyused．InordertoimprovethequalityofSU-per-resolutionimage，anewapproachforsuper-resolutionima

3、gereconstructionisproposed．Thisalgorithmextractsalluniqueandro-bustfeaturedescriptorsofSURFfromlowresolutionimages，alongwiththematchingcalculation．Theleastsquaremethodisusedtoestimatemotionparameters．ImageinterpolationisimplementedbyANCalgorithm．Experimentalresultsshowthatthisapproachischaracter

4、izedbyrobustnessandrealtime，andthequalityofreconstructionresultisbetterthanthatofotherreconstructionalgorithms．Keywords：super-resolution；imagereconstruction；SpeededUpRobustFeatures(SURF)；adaptivenormalizedconvolution摘要：在智能交通系统中，超分辨率重建技术有着广泛的应用。提出一种新的超分辨率图像重建方法，用于提高超分辨率图像的重建质量。该方法从低分辨率图像中提取出具有独特性

5、和鲁棒性的SURF特征描述子，进行匹配计算，采用最小二乘法估计运动参数，采用ANC算法对图像进行插值计算。实验结果表明，该方法具有较强的鲁棒性和实时性，重建质量较之其他重建算法要高。关键词：超分辨率；图像重建；快速鲁棒性特征(SURF)；自适应归一化卷积DOI：10．3778／j．issn．1002—8331．2012．09．051文章编号：1002．8331(2012)09．0178．03文献标识码：A中图分类号：TP391．411前言值，以此构建出积分图像的尺度空间。超分辨率图像重建是指采用多幅低分辨率图像和各种图(2)在每一尺度下，且在每个像素的3x3x3立体邻域内，求像处理技术

6、来产生高分辨率图像，即融合多幅图像的信息构取该立体邻域内像素响应值的局部极大值，并以该局部极大建出一幅质量更高的包含丰富信息的图像。在进行超分辨率值的像素坐标作为SURF特征点的坐标。图像重建之前，一般需要对这些低分辨率图像进行配准，以获(3)求取每个特征点的主方向，并提取特征点的描述子，得像素之间的运动关系。Vandewalle、Keren等人提出的配准再以两幅图像的特征向量的欧氏距离作为特征点相似性的判定度量，对两幅图像的特征点进行匹配计算。在获取匹配点方法虽然精度较高[1-2]，但仅适用于全局运动，且运动模型中的对后，利用最小二乘法估计运动参数，并依据该参数计算出各参数不能过大，

7、否则无法实现精确配准。在获得运动目标的低分辨率图像像素在高分辨率栅格中的坐标。最后使用结构运动参数后，就可采用各种算法来重建超分辨率图像，如迭代自适应归一化卷积进行像素插值计算，重建出超分辨率图像。反向投影算法、凸集投影算法、非均匀样本内插法和结构自适应归一化卷积等方法。不同的重建算法都有各自适用的图像3基于SURF特征的图像配准算法类型，且存在运算效率与重建质量的两难问题。为了有效解提取SURF特征描述子的算法原理简述如下：决以上问题，使得超