高分辨率（high-resolution）圖像（簡稱HR）具備清晰的圖像細(xì)節(jié),通常用于臨床醫(yī)學(xué)、計算機視覺、空間科學(xué)的實際應(yīng)用。但是受限于硬件設(shè)備、成像技術(shù)、環(huán)境干擾因素以及網(wǎng)絡(luò)帶寬等,我們獲得的圖像分辨率往往并不理想,達(dá)不到要求的分辨率。使用硬件來提高圖像分辨率通常需要更高的代價,因此從算法方面提高分辨率的技術(shù)即圖像超分辨率（super-resolution）技術(shù)便應(yīng)運而生。本文主要研究基于輸入的一幅低分辨率（low-resolution）圖像（簡稱LR）,利用軟件算法獲得圖像高頻信息的技術(shù),也就是單幅圖像超分辨率重建技術(shù)（簡稱SISR,single image super-resolution）。目前SISR方法可分為三大類:基于插值的SISR方法、基于重建的SISR方法和基于學(xué)習(xí)的SISR方法�；诓逯档腟ISR方法通常使用插值點周圍的已知像素點的像素值來估計當(dāng)前點的像素值,這種方法簡單且快速�；谥亟ǖ腟ISR方法則根據(jù)結(jié)合了一些先驗知識的圖像降質(zhì)模型進(jìn)行重構(gòu)HR。基于學(xué)習(xí)的SISR方法則通過離線訓(xùn)練學(xué)習(xí)HR和LR塊之間的映射。在線重建階段根據(jù)已訓(xùn)練的映射關(guān)系對LR塊執(zhí)行超分辨... 

【文章來源】：浙江師范大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本章所提算法流程圖

Butterfly的五種超分辨率方法的主觀視覺對比：(a)為原始圖像，(b)為Bi-cubic

本章所提方法的離線訓(xùn)練流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]基于學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建算法研究[D]. 廖秀秀.華南理工大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于插值和鄰域嵌入的圖像超分辨率算法研究[D]. 趙頔.浙江師范大學(xué) 2017



本文編號：3547526