本文選題：計算機應(yīng)用 + 微掃描　； 參考：《吉林大學學報(工學版)》2017年01期

【摘要】：為了通過低分辨率紅外探測器獲取高質(zhì)量的圖像信息,對基于微掃描成像的序列圖像獲取方法和超分辨圖像重建算法進行了研究。首先,闡述了微掃描紅外成像系統(tǒng)工作模式和軟硬件構(gòu)成。然后,提出了一種基于電機驅(qū)動的光學微掃描序列圖像獲取方法。最后,提出了一種基于字典學習的凸集投影算法用于超分辨圖像重建。采用數(shù)值仿真和實際拍攝兩種方式來驗證本文算法的有效性,結(jié)果均表明本文方法能夠有效地重建圖像邊緣細節(jié)并對噪聲有較好的抑制作用。
[Abstract]:In order to obtain high quality image information by low resolution infrared detector, the method of sequence image acquisition and super-resolution image reconstruction algorithm based on micro-scanning imaging are studied. Firstly, the working mode and software and hardware structure of micro-scanning infrared imaging system are described. Then, an optical microscan sequence image acquisition method based on motor drive is proposed. Finally, a dictionary-learning-based convex set projection algorithm is proposed for super-resolution image reconstruction. Numerical simulation and actual shooting are used to verify the effectiveness of the proposed algorithm. The results show that the proposed method can effectively reconstruct the image edge details and suppress noise.
【作者單位】： 吉林大學計算機科學與技術(shù)學院;中國科學院長春光學精密機械與物理研究所應(yīng)用光學國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61170092) 吉林省科技發(fā)展計劃項目(20160209006GX)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1900427