文档介绍：中文摘要关键词:超分辨率;图像配准;超分辨率融合;图像复原;图像去噪在医学诊断、卫星成像和视频监控等应用中,经常需要高分辨率图像提供更多的细节和信息。若单纯通过改进硬件系统的性能来提高分辨率,在技术方面很难实现突破,同时也会增加成本费用。因此通过软件方法提高图像分辨率,突破硬件系统限制具有非常大的研究意义。超分辨率技术是一种图像融合技术,其利用信号处理方法从一组周一场景的低质量、低分辨率图像中产生高质量、高分辨率的图像或序列,从而克服传感器和光学系统的技术限制。目前,超分辨率技术已成为最活跃的图像处理研究领域之一。本文将超分辨率重建过程分为图像配准、超分辨率融合以及图像去模糊、去噪后处理三个阶段,对每个阶段作了相应的研究工作。低分辨率图像的配准精度将直接影响超分辨率重建的效果。全相位拙有泄漏少、谱能量集中、受噪声影响小和相位不变性等优点,本文将全相位谱分析理论推广到分析图像频谱,提出了基于全相位追治龅那凡裳枷频域配准算法。配准精度高于现有频域配准方法,能基本达到空域配准精度,无噪声情况下对平移参数的估计精度高于空域方法。本文研究了信号分析方法,设计了保细节自适应适用度函数,可根据样本密度和图像局部结构自适应地调整邻域形状和尺度实现空域局部化;结合鲁棒确信度估计,提出了保细节自适应超分辨率融合算法,不仅对配准误差鲁棒,且能充分保留融合图像的边缘和细节特征。基于局部建模技术和图像降质模型,构造带有规整化项的目标泛函,并将鲁棒确信度和保细节自适应适用度用于局部加权,提出了去模糊并可同时消除噪声的规整化图像复原算法,算法具有鲁棒性和保细节性。本文首次提出了边界对称延拓下任意分解深度的小波变换矩阵及其基矢量的构造方法,给出了小波交换的矩阵一向量乘积实现算法,避免了逐级迭代计算。基于构造的小波变换矩阵,提出改进的方案,并用于图像去噪,可简化算法,改善去噪性能。对J绞菡庖惶乩4淼慕淮聿裳枷竦某直媛手亟ń了研究。引入全相位滤波理论,将构造的全相位内插滤波器用于交错采样图像内插,为高分辨率图像提供了很好的初始估计。
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签字期:硼年多事位论文作者签名:构缘瘁学位论文作者签名:柏馐崭导师签名:飞丧秒嚷汹年;月独创性声明学位论文版权使用授权书月弓或撰写过的研究成果,也不包含为获得苤鲞盘堂或其他教育机构的学位或证签字同期:办,口苫年岁月弓日本学位论文作者完全了解鑫鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨鲞盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检;本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得签字日期:月
,表征了图像中目标景物的细微程度与图像信息的详细程度。习惯上我们常常根据对“图像细节”的不同诠释方式将其归结为不同的分辨率度量准则,如对图像光谱细节的分辨能力称为光谱煌枷癯上窆讨卸怨夥涠鹊淖钚】煞直娌钜斐莆辐射分辨率称为时间分辨率:而把图像目标的空间细节在图像中可分辨的最小尺寸称为图像的空间分辨率本文提及的图像分辨率都是指图像的空间分辨率。是国际标准组织,标准⋯。这一标准定义了视觉分辨率是指当图像资料以很高的放大倍率进行显示时,可咀看见的、不模糊的楔形模式的分离线条的最高空间分辨率。尺寸变得更大,但由于获取的额外像素点都是原始图像经邻域直接内插得到的,所以图像的分辨率仍然与原始图像保持一致,即在原始图像中不能分辨的目标在图像分辨率分辨率喊讯酝荒勘甑男蛄型枷癯上竦氖奔湮矢于年发布的电子静态图像相机分辨率测试尺寸越大的图像并不意味着分辨率就越高。例如,我们可以从一幅尺寸为耐枷窬咝阅诓寤竦贸叽缥的图像,×图继锵窦捌淠诓宸糯笸枷
超分辨率技术素位移,且有混叠存在,则每幅图像都不能从其它图像中获得。这样包含在每幅通过以上分析不难看出,由于缺乏必要的信息,要想从单帧图像出发获取空间分辨率更高的图像十分困难,针对该问题最有效的方法是利用多帧低分辨率图像,利用图像数据间的互补信息来提高图像的空间分辨率【。和早提出了多帧图像空间分辨率增强的概念,随