本文關(guān)鍵詞：陣列圖像的超分辨率重建

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【摘要】：圖像超分辨率重建是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和圖像處理領(lǐng)域研究的重要問題。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)、3D重建、高速攝像等技術(shù)的發(fā)展,由多鏡頭組成的陣列相機(jī)已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),但這種多鏡頭組成的陣列相機(jī)體積大、不容易攜帶,微陣列模組便成了陣列相機(jī)研究中的熱點(diǎn)。本論文基于微陣列鏡頭,研究超分辨率重建技術(shù),在手持式圖像獲取設(shè)備上得到應(yīng)用。本論文的主要工作和創(chuàng)新之處包括：1)圖像校準(zhǔn)。以數(shù)學(xué)極限原理,對(duì)陣列圖像的每個(gè)圖像進(jìn)行分塊校準(zhǔn),每一小塊對(duì)應(yīng)一個(gè)校準(zhǔn)矩陣,可消除陣列圖像由于位置關(guān)系不同引起的視差。2)利用改進(jìn)正則化方法對(duì)校準(zhǔn)后陣列圖像進(jìn)行超分辨率重建。在正則化算法中融入了模糊度算子,利用圖像模糊度參數(shù)來決定各個(gè)圖像在重建過程中的權(quán)重,以此來決定每幅圖片對(duì)重建過程影響的大小,從而削弱模糊圖片對(duì)重建結(jié)果的影響,提高重建結(jié)果的質(zhì)量。3)銳化增強(qiáng)。對(duì)重建之后的圖像利用幾何局部自適應(yīng)銳化核進(jìn)行增強(qiáng),提高了超分辨率重建結(jié)構(gòu)的質(zhì)量。通過仿真實(shí)驗(yàn)可以驗(yàn)證,根據(jù)數(shù)學(xué)極限原理利用多個(gè)校準(zhǔn)矩陣,能夠消除陣列圖像由于位置角度原因造成的視差。根據(jù)陣列圖像特點(diǎn),融入模糊度的正則化迭代方法的重建結(jié)果,比傳統(tǒng)正則化算法得到的重建圖像主觀視覺效果好,客觀上本文算法的圖像清晰度評(píng)價(jià)算子高于傳統(tǒng)正則化算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果良好,表明了本文超分辨率重建算法能夠充分利用陣列圖像的信息,得到質(zhì)量較好的重建結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：陣列圖像 陣列相機(jī) 超分辨率重建 圖像校準(zhǔn)
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-16
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 本文研究?jī)?nèi)容8-13
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)13-14
• 1.4 本文內(nèi)容安排14-16
• 第二章 超分辨率重建經(jīng)典算法16-24
• 2.1 圖像成像模型16-17
• 2.2 頻域法17
• 2.3 空域法17-21
• 2.3.1 插值法17-19
• 2.3.2 凸集投影法(POCS)19
• 2.3.3 迭代反投影法(IBP)19-20
• 2.3.4 概率分析法20
• 2.3.5 基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建20-21
• 2.3.6 基于深度的超分辨率重建21
• 2.4 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-24
• 第三章 圖像校準(zhǔn)算法研究24-32
• 3.1 多尺度特征24-26
• 3.2 分塊校準(zhǔn)26-27
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析27-30
• 3.4 本章小結(jié)30-32
• 第四章 陣列圖像超分辨率重建32-43
• 4.1 測(cè)試板介紹32-33
• 4.2 陣列圖像的插值重建33-34
• 4.3 融入濾波的正則化超分辨率重建34-36
• 4.4 融入模糊度的正則化超分辨率重建36-41
• 4.4.1 圖像模糊度36-37
• 4.4.2 GLAS37-38
• 4.4.3 重建流程38-41
• 4.5 本章小結(jié)41-43
• 第五章 總結(jié)與展望43-45
• 5.1 總結(jié)43
• 5.2 展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-49
• 在學(xué)期間的研究成果49-50
• 致謝50

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