【摘要】：高分辨率圖像具有高像素密度和豐富細節(jié)信息,對于衛(wèi)星遙感成像,醫(yī)學成像,目標定位等特殊領域來說具有十分重要的意義。提高圖像的分辨率,理論上既可從硬件入手,亦可從軟件方面著手,但實際中,由于硬件成本的限制和工藝生產的復雜性,研究學者們幾乎都從軟件算法方面來提高圖像的分辨率。超分辨率重建技術是從軟件算法方面來提高圖像高分辨率。這種方法基于數字信號處理、機器學習等理論,可以在不改變圖像傳感硬件設備的條件下,較好地提高原有圖像的分辨率,因此成為當前研究的熱點,并具有廣泛的應用前景,尤其在醫(yī)療和國防安全方面。大體上說,重建算法由單幅重建和多幅重建組成,本文致力于研究單幅圖像的超分辨率重建技術,在深入研究分析了以往超分辨率重建技術的各自優(yōu)劣之后,結合圖像自相似性和壓縮感知理論的各自優(yōu)勢,在已有重建方法上做了改進,其主要工作內容如下:(1)提出了一種基于梯度幅值分類和自相似性的超分辨率圖像重建算法,在不增加外在訓練樣本的情況下引入塊旋轉策略,豐富了訓練樣本的多樣性,為權衡引入塊旋轉策略增加的時間復雜度,使用塊平均梯度幅值進行分類和FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)快速近似最近鄰搜索庫進行搜索重建,最后使用不固定塊大小進行自相似性加權重建并利用局部約束和迭代反投影算法進行后處理,相比傳統(tǒng)自相似性重建算法,重建圖像質量有所提高。(2)提出了一種改進的基于自相似性和壓縮感知的超分辨率圖像重建算法,使用基于梯度幅值分類和自相似性重建的高分辨率圖像作為壓縮感知重建過程中的高分辨率訓練圖像,并對最終重建的高分辨率圖像利用反銳化掩膜算法進行增強優(yōu)化。相比以往壓縮感知重建使用低分辨率圖像插值放大后圖像做為訓練樣本,更加充分地利用了圖像的自相似性,使得訓練的高分辨率字典更優(yōu),提高了圖像的重建精度。該算法能夠使重建彩色圖像更加銳利,即使放大倍數較大時,重建出的高分辨率圖像也較為理想。
【學位授予單位】：北京印刷學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2772854