文档介绍：中山大学
博士学位论文
基于小框架的超分辨率图像与视频重构算法研究
姓名:李炎然
申请学位级别:博士
专业:通信与信息系统
指导教师:戴道清
20090601
基于小框架的超分辨率图像与视频重构算法研究摘要度,即图像的边缘信息。小框架具有框架的冗余特性和小波多分辨率分析专业:通信与信息系统博士生:李炎然导师:戴道清教授超分辨率图像与视频重构的目标是从多帧同一场景的低分辨率图像中重构出清晰的高分辨率图像。在现有摄像系统的基础上,超分辨率技术可以超越摄像系统硬件分辨率的极限,重构出高质量图像。清晰的高分辨率图像包含更多的目标边缘细节,可以给图像后序处理提供更多的图像信息,其应用领域包括医学摄像、卫星摄像、监控领域等。从多帧的低分辨率图像中恢复原始的高分辨图像是典型的病态逆问题,由保真项、正则化参数和正则化项组成的正则化模型是本课题研究的基础。保真项度量高分辨率图像与观测数据之间的贴近程度,正则化项度量估计得到高分辨率图像的光滑的优点,对噪声具有鲁棒性,是解决本课题研究的核心。本文研究的正则化模型算法对模型噪声具有鲁棒性,在不同类型的噪声模型下都能够重构出清晰的高分辨率图像。在重构高分辨率图像的逆过程中,超分辨率重构算法能够滤除由于超分辨率模型的病态特性引入或放大的噪声,同时保持图像的边缘细节。本文的主要贡献和创新点包括以下几个方面:·利用小框架基之间的线性相关性,构造出具有二维几何特性小框架系统,能够检测图像不同方向和不同阶的变化信息。利用小框架系统在图像去噪方面的优中文摘要第
·提出基于多帧的噬瞬ň卣数据的彩色超分辨像蓝色通道牟钍荝色空间的低频的信号,亮度空间包·利用稀疏表示技术,提出基于多帧的视频画面氖悠党直媛手毓点,提出基于二维小框架正则化项,并成功应用于超分辨率重构算法。图像重构算法。由范数和粤妒南咝宰楹瞎钩傻牡酝砺鄢晒Φ赜τ糜变量选择模型,提出基于弹性网的保真项可以重构出更适合人的视觉系统的全彩色图像,提高模型的稳定性。图像绿色通道直鹩胪枷窈焐ǖ繰或图含一色空间大部分图像的细节信息,它们作为彩色正则化空间。利用小框架算子能够检测图像多方向和多阶信号变化的优点,提出了基于彩色正则化空间的小框架正则化项,有效地抑制视觉瑕疵的产生和保持图像的边缘细节。算法。提出的自适应保真项可以自适应地模拟孽妒蛟范数度量残差。利用图像小框架系数是稀疏的特点,在构造出具有几何特性的小框架系统上,提出基于小框架系数稀疏的范数正则化项。通过分析模型的欧拉方程,提出两步迭代的算法。第一步利用梯度下降法求解模型的近似解;第二步提出自适应软阈值算子,增强第一步估计得到高分辨率图像的小框架系数的稀疏性,同时滤除噪声和保护边缘。仿真数据与实际视频的实验表明,提出的超分辨率重构算法对模型噪声具有鲁棒性,有效地滤除噪声和保护图像高频信息。关键词:超分辨率重构,正则化模型,小框架,粤妒噬蚧占洌∈表示,视频。中山大学博士学位论文第页
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触新豁妣弓汜彩∥论文原创性声明学位论文使用授权声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承学位论文作者年本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版,有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅,有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索,可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。学位论文作者签名:担。日期:月日
第一章绪论引言§在电子摄像应用中,我们一般需要得到高分辨率那逦枷瘛高分辨率一词指的是在单位面积内与原有获得的低分辨率图像开。自从世纪年代以来,虲些传感器非常适合应用于一般的消费类摄像中,‘但是当前的分辨率水平和消费价格并们的关注和重视,在图像处理中被称为超分辨率重构数字电视压/跛惴ā在比,用比较多的像素点来表示图像的信息。因此,高分辨率图像包含更多的图像细节信息,能够给很多应用领域带来方便。例如:高分辨率的医学图像能够方便医生得出正确的诊断,因为相似物体的差异特征能够在高分辨率图像中被区分睦像传感器被广泛地应用于数字图像的拍摄系统。虽然这不能满足未来的需求。消费者在购买高分率的摄像机或摄影机时,昂贵的价格常常是一般消费者所考虑的一个重要因素。在科学研究领域中,高分率的图像能够避免图像在放大后