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《西安电子科技大学》 2015年
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基于非线性样例学习的图像超分辨重建研究

张继仁  
【摘要】:图像超分辨重建技术是指利用一幅或者多幅低分辨率图像恢复出高分辨率图像。近年来基于样例学习的方法已经逐渐成为图像超分辨领域的一个研究热点,主要包括基于稀疏编码的方法和基于邻域嵌入的方法。但是这些方法都是线性的处理模式,只能得到图像的浅层表示而很难挖掘到图像深层的几何结构特征,尤其是基于邻域嵌入的方法中特征空间的构造和邻域选取对最终结果有着很大的影响,并且其单流形结构假设也不准确。而基于非线性样例学习的图像超分辨重建方法通过非线性的方法对图像进行嵌入和编码,很好的克服了传统线性样例学习方法的不足。本文主要针对图像超分辨率重建过程中图像邻域的选取,特征的提取,多流形学习以及非线性框架下大倍数图像重建的问题做了深刻的研究与分析,考虑到现有方法中存在的不足,提出了改进的方法和思想。具体工作包括:1.设计了基于表征约束嵌入的图像超分辨重建方法。针对邻域嵌入方法中的特征提取和近邻选取问题,改善特征提取的过程以及固定邻域大小的限制,首先引入了栈式稀疏自编码网络学习图像块的非线性深层特征,更准确的描述图像本身的方向及纹理性质,使得通过特征找到的近邻更加准确;然后构造了一个自适应的邻域约束函数,自适应的选取邻域的大小,避免了在嵌入过程中引入错误的信息;最后通过表征约束嵌入的方法重建输入的低分辨率图像,恢复出更为准确的高频细节信息。本方法在特征表示和邻域选取两部分上做了改进,实验结果表明,本方法在视觉效果和数值指标上均取得了较好的结果,整体上优于其他几种特征对比方法。2.设计了基于多流形邻域嵌入的图像超分辨重建方法。考虑到现实情况中大量的图像块往往包含多样的几何结构和信息,不同的图像块有着不同的流形结构,在图像超分辨重建领域,传统的LLE算法中的单一的流形结构假设并不准确,我们引入多流形假设应用于图像重建问题中,从而克服了之前单流形假设的不足。我们首先在多流形学习的基础上通过聚类方法构造训练集,学习一个数据集的多个类别对应的多个流形。同时将核方法的思想引入到LLE算法中,利用核空间距离来计算样本点的近邻,并在核空间中完成邻域的选取及图像的重建,既能保持数据的非线性性质又能较好地继承数据的流形结构。最后实验结果表明,本方法在视觉效果和数值指标上均取得了较好的结果,恢复出了较为清晰且丰富的高频细节。3.设计了基于非线性压缩感知的图像超分辨重建方法。压缩感知理论表明,稀疏或可压缩的信号可以准确地通过一个很小的观测值来恢复。本方法将一个线性的稀疏编码模型扩展为一个非线性模型,得到一个非线性的压缩感知框架,并将这个理论框架应用到了超分辨重建的问题中,通过非线性压缩感知方法求解一个解析公式来完成待重构图像的优化更新,避免了大规模的循环迭代过程,仅仅通过一步最小二乘算法计算就可以得到重构的高分辨率图像,降低了时间复杂度。同时由于以往的方法在高放大因子的情况下,重构图像会产生锯齿效应,轮廓不清晰,边缘模糊。本方法采用非线性压缩感知方法增强了对高放大因子下图像重构的效果,克服了传统基于模型的算法对于高放大因子效果不好的问题。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41

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