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基于细节的超分辨率重建技术研究

王本虹  
【摘要】:图像的超分辨率重建是数字图像处理技术的一个重要研究方向。它是指利用单帧或多帧低质量、低分辨率的图像,采用数字信号处理的方法,重建出高质量、高分辨率的图像的过程。它成本低,能够充分利用已获取的大量图像信息,并且其不需要硬件的参与,可以利用现有的成像系统。正是这些明显的优势,该领域正吸引了人们越来越多的关注并被深入研究。 在客观世界的场景里往往包含着大量丰富的信息,而通过图像采集系统获取的数字图像受到成像条件和成像方式的限制,难以获取原始场景中的所有信息。尤其是受采集设备分辨率的限制,会造成图像高频细节信息的丢失。超分辨率重建技术就是要试图通过恢复成像过程中已经“丢失”的成像系统截止频率以外的高频细节信息,提高图像的恢复质量。 本文在传统图像超分辨率重建算法的基础上,提出了新的基于细节信息的图像超分辨率重建模型框架,研究内容涉及单帧图像到单帧图像的插值重建,多帧图像到单帧图像的超分辨率重建、图像超分辨率重建的重点技术以及图像融合关键技术。本文主要的研究工作包括: 1.从数学角度详细分析了超分辨率重建算法的理论基础和各种数学模型,说明了超分辨率重建技术的整体架构,详细描述了对单帧图像插值算法和多帧图像序列超分辨率重建算法的原理和计算方法。 2.通过对传统的超分辨率重建算法研究,并受到微弱目标检测的启发,提出了一种新的采用残差图像进行非冗余信息超分辨率重建的算法。这种算法基于序列图像各帧之间差异信息的信息认知。通过分离出非冗余信息,采用传统超分辨率重建算法,分别得到冗余高分辨率图像和非冗余高分辨率图像,对两者进行图像融合,最终得到高于成像系统分辨率的图像。通过大量的仿真实验表明该方法得到的结果具有更低的均方误差,而且能够很好地保持高频空间的细节。


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