本文關(guān)鍵詞：基于自相似模型的視頻超分辨細(xì)節(jié)增強(qiáng)和幀率上變換技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)字電視是電視系統(tǒng)的發(fā)展方向,視頻后處理技術(shù)是數(shù)字電視的關(guān)鍵技術(shù)。本文對(duì)視頻后處理的三種算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究。三個(gè)方法分別是超分辨,細(xì)節(jié)增強(qiáng)和幀率上變換技術(shù),并對(duì)此進(jìn)行了硬件簡(jiǎn)化。針對(duì)超分辨算法,本文首先對(duì)自相似模型進(jìn)行了改進(jìn)�；诜糯筮^(guò)程中的片元效應(yīng)和平坦區(qū)域偽高頻的現(xiàn)象進(jìn)行了建模和優(yōu)化。基于片元效應(yīng)采用主成分分析去噪;對(duì)平坦區(qū)域偽高頻的現(xiàn)象采用了不同類別的模塊分類和分類后的自適應(yīng)閾值濾波。在保證主觀效果的前提下,對(duì)硬件實(shí)現(xiàn)做了簡(jiǎn)化,使得算法有很高的實(shí)用價(jià)值。另外我們將自相似模型用到了去隔行算法中,同時(shí)取得了很好的主觀效果。針對(duì)細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法,本文提出了基于自相似模型的增強(qiáng)算法。該算法對(duì)圖像細(xì)節(jié)層進(jìn)行了大膽假設(shè),即二次自相似搜索匹配后的高頻部分。算法改善了傳統(tǒng)算法過(guò)度增強(qiáng)的效果。此外,算法具有極高的魯棒性。在硬件可實(shí)現(xiàn)方面,算法進(jìn)行搜索和匹配模式的改進(jìn),使其同時(shí)具有較低的復(fù)雜度。針對(duì)幀率上變換算法,本文將自相似模型引入了幀率上變換,進(jìn)行了超分辨和幀率上變換系統(tǒng)的融合,改變了三層遞歸搜索幀率上變換的算法框架。在較低的分辨率下進(jìn)行運(yùn)動(dòng)矢量的初始化,聚類去野值和加權(quán)SAD修正,在較高分辨率下對(duì)于運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行矢量細(xì)化,再細(xì)化和平滑。算法在僅僅使用了四分之一數(shù)據(jù)的前提下將運(yùn)動(dòng)矢量估計(jì)的精準(zhǔn)程度提高到了下采樣前平均95%的水平,為硬件實(shí)現(xiàn)的IO瓶頸提供了一套切實(shí)有效的解決方案。
【關(guān)鍵詞】：超分辨 細(xì)節(jié)增強(qiáng) 幀率上變換 自相似 超高清視頻
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN949.197
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 數(shù)字電視的后處理算法13
• 1.2 視頻的超分辨及其應(yīng)用13-15
• 1.3 視頻的細(xì)節(jié)增強(qiáng)及其應(yīng)用15
• 1.4 視頻的幀率上變換及其應(yīng)用15-16
• 1.5 本文研究的主要問(wèn)題和結(jié)構(gòu)16-19
• 第二章 自相似模型和基于圖像自相似模型的超分辨算法19-51
• 2.1 圖像的自相似模型19-22
• 2.2 視頻超分辨算法的綜述22-26
• 2.2.1 基于插值的視頻超分辨算法23-24
• 2.2.2 基于重建的視頻超分辨算法24-25
• 2.2.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視頻超分辨算法25-26
• 2.3 基于圖像自相似模型的超分辨算法26-35
• 2.3.1 超分辨算法的具體流程26-28
• 2.3.2 搜索和匹配的具體流程28-31
• 2.3.3 自相似超分辨算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果31-35
• 2.4 改進(jìn)的圖像自相似的模型35-45
• 2.4.1 片元效應(yīng)的檢測(cè)和改善35-40
• 2.4.2 平坦區(qū)域偽高頻的檢測(cè)和改善40-45
• 2.5 超分辨算法在視頻去隔行中的應(yīng)用45-49
• 2.5.1 傳統(tǒng)視頻去隔行的算法45-47
• 2.5.2 基于自相似超分辨算法的視頻去隔行算法47-49
• 2.6 易于硬件實(shí)現(xiàn)的算法簡(jiǎn)化和仿真測(cè)試49-50
• 2.7 本章小結(jié)50-51
• 第三章 基于自相似模型的視頻細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法51-76
• 3.1 視頻細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法的綜述51-52
• 3.1.1 基于頻域的視頻增強(qiáng)算法51-52
• 3.1.2 基于空域的視頻增強(qiáng)算法52
• 3.2 導(dǎo)向?yàn)V波和基于最小二乘法圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法簡(jiǎn)介52-59
• 3.2.1 基于導(dǎo)向?yàn)V波的圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法52-57
• 3.2.2 基于加權(quán)最小二乘法的圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法57-59
• 3.3 基于自相似模型的圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法59-65
• 3.3.1 自相似模型增強(qiáng)算法框架59-63
• 3.3.2 搜索模式的改變：圖像的本位相似性63-65
• 3.4 算法的魯棒性測(cè)試65-72
• 3.5 易于硬件實(shí)現(xiàn)的算法簡(jiǎn)化和仿真測(cè)試72-75
• 3.5.1 基于自相似模型的1次搜索算法72-74
• 3.5.2 基于自相似模型的0次搜索算法74-75
• 3.6 本章小結(jié)75-76
• 第四章 基于自相似模型的視頻幀率上變換算法76-97
• 4.1 視頻幀率上變換算法的綜述76-79
• 4.2 基于三維遞歸搜索的幀率上變換算法79-85
• 4.3 基于圖像自相似模型的視頻幀率上變換算法85-91
• 4.3.1 算法的主要的實(shí)現(xiàn)框架85-89
• 4.3.2 運(yùn)動(dòng)矢量聚類去野值和加權(quán)SAD修正89-91
• 4.4 易于硬件實(shí)現(xiàn)的算法簡(jiǎn)化和仿真測(cè)試91-92
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果92-96
• 4.6 本章小結(jié)96-97
• 第五章 結(jié)束語(yǔ)97-98
• 5.1 主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)97
• 5.2 后續(xù)研究工作97-98
• 參考文獻(xiàn)98-102
• 致謝102-103
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文103

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