Gm-APD激光雷達因其探測靈敏度高、距離分辨率高、方便集成等特點成為現(xiàn)今一大熱門研究領(lǐng)域,但通常其距離像的空間分辨率低,ICCD激光雷達強度像的空間分辨率高。為了提高Gm-APD距離像的空間分辨率,本課題通過搭建Gm-APD激光雷達和ICCD激光雷達雙波長復(fù)合成像系統(tǒng)采集低分辨距離像和高分辨強度像,研究了區(qū)域相似度引導(dǎo)超分辨三維重構(gòu)算法,該算法利用ICCD強度像的高空間分辨率優(yōu)勢引導(dǎo)低空間分辨率的Gm-APD距離像重構(gòu)生成高空間分辨率的Gm-APD距離像。針對該算法的區(qū)域相似度引導(dǎo)項的標準差不可控和重構(gòu)像邊緣模糊兩大不足,本文在此基礎(chǔ)上提出了改進的圖像引導(dǎo)超分辨三維重構(gòu)算法。首先,調(diào)研了圖像超分辨三維重構(gòu)算法的研究現(xiàn)狀,通過對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的分析,將區(qū)域相似度引導(dǎo)的圖像引導(dǎo)算法作為本文的主要研究方向。因此,本文研究了區(qū)域相似度引導(dǎo)的圖像引導(dǎo)算法原理,通過詳細地公式推導(dǎo)獲得了該算法最優(yōu)化目標方程的解析解,同時研究了無參考圖像質(zhì)量評價指標和有參考圖像質(zhì)量評價指標以評估超分辨重構(gòu)圖像質(zhì)量。進一步使用雙三次插值、標準圖像引導(dǎo)算法、引導(dǎo)濾波、TGV和區(qū)域相似度引導(dǎo)的圖像引導(dǎo)算法對仿真數(shù)據(jù)和真實... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

最鄰近插值、雙三次插值、高斯濾波上采樣和JBUF超分辨重構(gòu)對比圖[23]

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文–3–圖1-2最鄰近插值、雙三次插值、高斯濾波上采樣和JBUF超分辨重構(gòu)對比圖[23]圖1-3不同算法MSE指標對比圖[23]2011年，Park等人將非局部均值項添加到正則化項中，并將色彩相似度引導(dǎo)項、超像素分割引導(dǎo)項、邊緣顯著度引導(dǎo)項和雙三次插值引導(dǎo)項添加到加權(quán)函數(shù)的平滑項中，通過求解最優(yōu)化方程得到復(fù)原高分辨深度圖像。非局部均值項、超像素分割和邊緣顯著度引導(dǎo)項的增加在標準MRF算法的基礎(chǔ)上進一步豐富細節(jié)信息和銳化圖像邊緣，但同時增加了算法運行時間。在幾種算法圖像質(zhì)量評價指標RMSE對比中，Park算法優(yōu)于標準MRF和雙邊濾波，不同算法RMSE指標對比如表1-1所示，不同算法重構(gòu)結(jié)果如圖1-4所示[24]。表1-1不同算法RMSE指標對比[24]ArtBooksMobius2×4×8×16×2×4×8×16×2×4×8×16×Bilinear0.561.092.104.030.190.350.651.240.200.370.701.32MRFs0.621.011.973.940.220.330.621.210.250.370.671.29Bilateral0.570.701.503.690.300.450.641.450.390.480.691.14Guided0.661.061.773.630.220.360.601.160.240.380.611.20Ours0.430.671.082.210.170.310.571.050.180.300.520.90

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文–5–加了卷積層數(shù)量以擴大感受野，并且在網(wǎng)絡(luò)末端添加反卷積層以增加超分辨重構(gòu)速度。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)關(guān)于圖像超分辨重構(gòu)的研究較晚。2005年，謝美華等人[29]提出一種利用圖像梯度信息來進行超分辨插值的算法，它首先將圖像是分片連續(xù)的光滑函數(shù)作為先驗知識，構(gòu)建出與各點梯度值成反比的函數(shù)以實現(xiàn)低分辨圖像超分辨重構(gòu)。該方法對邊緣信息比較簡單、對比度較強的低分辨圖像重構(gòu)效果較好，對邊緣信息比較復(fù)雜的圖像進行研究，發(fā)現(xiàn)其重構(gòu)結(jié)果優(yōu)于雙線性插值等算法，該方法PSNR較最鄰近插值和雙線性插值提高了約32%。2015年，郝剛濤等人提出一種自適應(yīng)強度值和距離值的馬爾科夫隨機場(MRF)超分辨重構(gòu)算法，該方法在正則化項中引入高斯核函數(shù)標準差自適應(yīng)的距離相似度引導(dǎo)項、色彩相似度引導(dǎo)項和超像素分割邊緣懲罰引導(dǎo)項，并針對圖像部分區(qū)域進行快速插值，通過求解該問題的最優(yōu)化方程實現(xiàn)了超分辨重構(gòu)。通過對仿真數(shù)據(jù)和真實激光雷達數(shù)據(jù)的研究顯示該算法較雙線性插值、雙邊濾波和標準MRF重構(gòu)算法性能更優(yōu)，其中真實激光雷達數(shù)據(jù)重構(gòu)結(jié)果顯示該算法較低分辨距離像和雙線性插值距離像，平均測距精度分別提高了45%和30%，不同算法RMSE和PSNR指標對比如圖1-6所示，不同算法重構(gòu)效果對比如圖1-7所示[30]。a)RMSE對比圖b)PSNR對比圖圖1-6四種方法的定量指標比較[30]

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多層連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單幀圖像超分辨重建[J]. 賀瑜飛,高宏偉.  計算機應(yīng)用與軟件. 2019(05)
[2]光子計數(shù)激光測深系統(tǒng)[J]. 張河輝,丁宇星,黃庚華.  紅外與激光工程. 2019(01)
[3]無掃描激光三維成像雷達研究進展及趨勢分析[J]. 卜禹銘,杜小平,曾朝陽,趙繼廣,宋一鑠.  中國光學(xué). 2018(05)
[4]基于馬爾科夫隨機場的圖像超分辨技術(shù)研究綜述[J]. 黎海雪,林海濤,姜棟瀚.  通信技術(shù). 2018(10)
[5]實現(xiàn)圖像縮放功能的Matlab插值算法研究與比較[J]. 丁雪晶.  湖北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(04)
[6]基于稀疏激光點云數(shù)據(jù)和單幀圖像融合的三維重構(gòu)算法[J]. 賀秉安,曾興,李子奇,萬生鵬.  計測技術(shù). 2017(03)
[7]多尺度有理分形的圖像插值算法[J]. 姚勛祥,張云峰,寧陽,劉一方.  中國圖象圖形學(xué)報. 2016(04)
[8]基于權(quán)值優(yōu)化分塊自適應(yīng)灰度-距離Markov隨機場的無掃描3D激光雷達距離圖像重構(gòu)[J]. 郝剛濤,杜小平,宋建軍,宋一鑠.  光學(xué)學(xué)報. 2015(08)
[9]激光雷達應(yīng)用技術(shù)研究進展[J]. 劉斌,張軍,魯敏,滕書華,馬燕新,張文廣.  激光與紅外. 2015(02)
[10]國外空間目標激光三維成像雷達關(guān)鍵技術(shù)分析[J]. 宋一鑠,杜小平,曾朝陽.  裝備學(xué)院學(xué)報. 2014(01)



本文編號：3451774