基于视频序列超分辨率图像重建.pdf

摘要本文在分析超分辨率图像重建的概念和主要理论基础上,详细阐述和研究了超分辨建的关键。本文讨论了三种运动估计方法:频域法、块匹配法和光流法。然后在法和分级块匹配法的基本原理的基础上,提出一种改进法,该方法可获得亚像素题名:基于视频序列的超分辨率图像重建硕士姓名:闵盛导师姓名:罗立民教授学校名称:东南大学自从上个世纪七十年代以来,电荷耦合器件虲枷翊ǜ衅饕驯还泛用来获取数字图像,但是如此获得的图像分辨率极大的受限于硬件制作工艺水平,且价格昂贵。因此,一方面为了满足人们低成本的要求,同时又能显著提高图像分辨率,一种很有前途的方法就是采用信号处理的方法从多个低分辨率观察图像重建出高分辨图像,近来这样一种增加图像分辨率的方法已经成为一个热门的研究课题,即所谓的超分辨率图像重建。超分辨率图像重建在本质上是一种图像融合技术。它把彼此间相关性和互补性很强的低分辨率图像序列上的有用信息融合在一起,从而得到高分辨率的图像,以便能够弥补原始观测图像承载信息的局限性。率图像重建中的运动估计和重建算法两部分。精确的子像素运动估计是超分辨率图像重精度的运动矢量。实验证明,该方法不但运算量少,原理简单,适用范围广,同时估计精度也很高。超分辨率重建算法是实现超分辨率图像重建的重点,本文在详细分析和研究凸集投影算法的基础上,结合基于超完备稀疏表示的图像去噪,提出了一种改进的凸集投影算法,并通过实验证明了改进的凸集投影算法对低信噪比的视频图像序列的超分辨率图像重建的有效性。关键词:视频序列,超分辨率,,稀疏表示、张::衝.—’篠,瑃,.,..琲,..:,.Ⅱ——————一——垒墅:苟.:琒琍琒第一章绪论课题的研究背景及研究意义体、如果能提供高分辨率的图像,计算机视觉中的模式识别的性能将得到大大的提高。自从上个世纪七十年代以来,电荷耦合器件虲枷翊ǜ已经成为一个热门的研究课题,即所谓的超分辨率图像重建。景的低分辨率图像序列很容易获得,在这些领域中超分辨率被证明是非常有用取出低分辨率图像序列中的高频信息,从而实现超分辨率图像重建。超分辨率图像重建过程如图尽在大部分的电子图像应用领域中,,能够提供更多的细节,这些细节在很多实际应用中是十分关键的。例如,高分辨率医疗图像对于医生做出正确的诊断是非常有帮助的、使用高分辨率卫星图像能帮助我们很容易的区分出相似的物器已被广泛用来获取数字图像,但是如此获得的图像分辨率极大的受限于硬件制作工艺水平,且价格昂贵。因此,一方面为了满足人们低成本的要求,同时又能显著提高图像分辨率,一种很有前途的方法就是采用信号处理的方法从多个低分辨率观察图像重建出高分辨图像,近来这样一种增加图像分辨率的方法超分辨率方法最大的好处就是成本低,同时现存的低分辨率图像系统仍能使用。在许多实际应用中,特别是医疗图像、卫星图像和视频图像等领域,同样场的。我们如何从低分辨率图像序列重建得到高分辨率图像,最基本的前提就是这些低分辨率图像序列是从同一场景中获得的,这些低分辨率图像序列是高分辨图像经过亚像素精度的平移后的降采样。如果低分辨率图像序列彼此间存在着亚像素平移,那么每幅低分辨率图像就会为图像的重建提供一些不同的信息。它的核心思想就是用时间带宽换取空间分辨率,实现时间分辨率向空间分辨率的转换,利用拍摄目标的先验知识、单幅图像的信息以及图像序列间的补充信息,提国内外研究现状大部分集中在频域,但是随着更多通用观察模型的建立,近几年的研究工作几乎都集中在空域里。频域法理论简单,计算复杂度较低,但是只能局限于整体平移运动和线性空间移不变观察模型,不能有效的利用图像的先验知识,而空域法能超分辨率图像重建在本质上是一种图像融合技术。它把彼此间相关性和互补性很强的低分辨率图像序列上的有用信息融合在一起,从而得到高分辨率的图像,以便能够弥补原始观测图像承载信息的局限性。超分辨率图像重建技术在公共安全领域、计算机视觉领域、卫星遥感侦察领域、天文学领域、医学领域具有十分重要的应用价值和广阔的应用前景。研究成果已经应用于公安监控影像、军事侦察影像、遥感影像、医学影像的图像分辨率提高中,通过低成本获取系统,运用信号和图像处理技术提高图像的分辨率,达到有效识别目标的目的,从而有利于进一步的图像分析工作。综上所述,超分辨率图像重建技术结合了理论的严格性和应用的广泛性,因此对超分辨图像重建技术进行研究具有十分重要的理论意义和实践意义】。随着超分辨率图像重建技术的发展,国内外的学者先后提出了各种超分辨率图像重建方法,如频域法【俊⒎窍咝圆逯捣椒āА俊⒌赐队***椒琲。⑼辜队***椒,、最大后验概率估计方法,‘.⒒旌疨椒ā等。这些方法大致分为两类:频域法和空域法。早期的研究图直媛释枷裰亟ǖ牟街东南大学硕士学位论文砭‰ブヱ刮濉拎噜揉