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基于稀疏表示的超分辨率重建研究

李秋菊  
【摘要】:近年来,基于稀疏表示的图像处理方法迅速成为图像处理领域的热点研究方法之一,对稀疏表示中的优化求解方法和字典构造方法的研究是解决基于稀疏表示的图像处理技术的关键。图像的超分辨率重建技术是图像处理领域的一个重要的研究分支,其在卫星遥感、医学成像、军事侦察、视频监控等领域有着广泛的应用。开展将稀疏表示理论与超分辨率重建技术相结合的深入研究具有重要的理论研究价值和现实应用意义。本文在研究几种常用的超分辨率重建方法的基础上,重点围绕基于稀疏表示的超分辨率重建方法展开研究,主要工作体现在以下五个方面:1.深入研究并学习了三类具有代表性的超分辨率重建方法:插值方法、基于多帧重构的方法和基于学习的方法。基于MatLab 7.11.0平台具体实现了几种超分辨率重建方法。2.深入研究并学习了稀疏表示模型、稀疏表示的优化求解方法、过完备字典的构造方法、稀疏字典模型以及基于稀疏表示理论的形态成分分解(MCA)模型。3.实现了基于稀疏分解的超分辨率重建方法。首先对图像进行形态成分分解,分解为卡通成分和纹理成分;其次针对卡通成分和纹理成分具有不同形态学特征的特点,分别选择使用Self-snake和CE模型对卡通成分进行重建,对纹理成分使用双三次插值方法进行重建;最后合成。实验结果表明,将形态成分分解模型和插值方法相结合能有效的实现图像的超分辨率重建。4.引入稀疏字典模型,建立了基于多重稀疏的超分辨率重建模型,并将其应用于图像的超分辨率重建。实验结果表明该方法提高了训练字典的效率,可以有效的恢复出图像丢失的高频信息。5.在主观评价的基础上,用均方误差、峰值信噪比、灰度偏移曲线以及结构相似度作为超分辨率重建图像的客观评价标准,实现对重建结果的客观评价。


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