基于MAP的圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、隨著圖像智能化處理在各個(gè)領(lǐng)域的日益廣泛應(yīng)用，人們對(duì)圖像的分辨率和清晰度提出了更高的要求，當(dāng)前通過傳感器捕捉的圖像分辨率逐漸滿足不了日益增長的需求，同時(shí)由于光學(xué)器件的物理局限性和昂貴的成本價(jià)格，因此基于軟件思想的圖像超分辨率重建的信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。超分辨率重建(Super-ResolutionReconstruction，SRR)技術(shù)利用已有的低分辨率成像系統(tǒng)，通過信號(hào)處理的方式來提高圖像的分辨率，這種技術(shù)在國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和商業(yè)上得到了

2、極大的重視和深入的研究，具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文對(duì)于圖像超分辨率重建的問題主要圍繞著最大后驗(yàn)概率(MaximumAPosteriori，MAP)的方法進(jìn)行了一些研究和改進(jìn)，主要完成的工作內(nèi)容包括:
　　首先，引入了一種基于關(guān)鍵點(diǎn)濾波(Critical-PointFilters，CPF)的圖像配準(zhǔn)方法。相對(duì)于傳統(tǒng)的光流估計(jì)方法，經(jīng)過測試，關(guān)鍵點(diǎn)濾波圖像配準(zhǔn)能更有效地表達(dá)各種非平移的運(yùn)動(dòng)，如旋轉(zhuǎn)、縮放等，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了圖

3、像的自動(dòng)配準(zhǔn)，因此可以更有效地計(jì)算出低分辨率圖像序列的運(yùn)動(dòng)矢量。
　　然后，對(duì)基于MAP正則化的超分辨率重建算法進(jìn)行研究。首先對(duì)保真度項(xiàng)和正則化項(xiàng)進(jìn)行了分析和比較，給出了基于關(guān)鍵點(diǎn)濾波圖像配準(zhǔn)的重建算法，該算法結(jié)合了L1范數(shù)的保真度項(xiàng)和總變分算子的正則化項(xiàng)，并采用了關(guān)鍵點(diǎn)濾波配準(zhǔn)方法。經(jīng)過測試，表明了基于關(guān)鍵點(diǎn)濾波圖像配準(zhǔn)的重建算法的有效性，特別在視頻圖像序列的測試中效果更佳。最后在此重建算法基礎(chǔ)上加入了自適應(yīng)正則化參數(shù)，經(jīng)過測試