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基于MAP技术的图像超分辨率复原研究与实现

刘晓天  
【摘要】:图像超分辨率复原的目的是从一个低分辨率图像序列中提取一幅高分辨率图像。超分辨率图像通常是指滤除成像系统噪声(包括离焦模糊、运动模糊、欠采样等因素)和恢复成像光学系统所丢失的高频信息以后获得的清晰图像。虽然,经典的插值方法(例如双线性插值、三次样条插值等)得到了广泛的研究和应用,但由于图像的边缘区域和不连续区域变得模糊,使得最终得到的图像变得模糊。这一复原过程一直是图像处理领域的研究难点。 因此,在保证图像超分辨率复原效果和收验速度不降低的前提下,研究如何确立图像模型,减少计算量,对于图像复原具有重要的意义与价值。本文针对这一问题,从模型的设计及算法实现等方面进行了深入的分析与研究。论文的主要工作和创新包括: 1.针对单幅图像提高分辨率方法中存在的不足,设计了一种基于最大后验概率估计(MAP)框架下的,利用多帧序列图像的高分辨率图像重构方法。MAP估计为图像的最优估计提供了良好的框架,便于数学求解,可以获取较单幅图像更多的图像信息,重构出较任何单帧图像更高的分辨率; 2.针对图像复原设计了一种Gibbs模型,并设计了其参数选取模式。通过Gibbs模型,可以从图像的局部特性来分析图像的整体构成,具有良好的收敛效率,这为实时处理带来了方便; 3.针对图像中运动物体边缘和背景的不同特性,为了充分利用序列图像之间的冗余信息和图像中的高频信息,设计了一种基于物体边缘的运动估计方法,采取不同的运动估计判别法则来恢复更多的图像细节。可以更为精确地求取图像运动物体边缘部分的运动信息,使得图像的边缘区域和不连续区域变得更加清晰,从而使得最终得到的图像效果更好,为图像的超分辨率复原带来更多便利。 在这些技术的基础上,本文最终利用序列图像复原出较其它方法更优的高分辨率图像,并且在效率上优于其它类似方法,并对该方法的结果进行了验证。


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