【摘要】：基于學(xué)習(xí)方法的單幀圖像超分辨率重建是指利用訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)到的高低分辨率圖像間的映射關(guān)系來將一幅低分辨率圖像還原成高分辨率圖像的過程。基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建算法相對于傳統(tǒng)算法的性能有大幅度提升,但重建圖像的感知質(zhì)量距離人類視覺感受還有一定的差距,本文針對基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建算法存在的問題作了深入的研究,并提出了三個新的超分辨率重建算法,取得了較高的客觀評價指標和較好的主觀視覺效果。(1)提出一種基于增強Inception單元的單幀圖像超分辨率重建算法。針對現(xiàn)有超分辨率重建算法忽視相鄰卷積層提取特征的相關(guān)性這一問題,該方法通過構(gòu)建基于通道組合和殘差連接的增強Inception單元來融合不同尺度卷積核提取的相鄰卷積層特征,進而增強相鄰卷積層的相關(guān)性。針對中低層特征利用率低,導(dǎo)致重建圖像質(zhì)量難以提升這一問題,該方法將構(gòu)建的單元通過殘差連接組成一個局部結(jié)構(gòu),在網(wǎng)絡(luò)從輸入到輸出的整個過程中獲得多個相同的局部結(jié)構(gòu),最后將這多個局部結(jié)構(gòu)得到的中低層特征信息以遞歸的方式整合到重建層來豐富輸出端的特征信息,進而提升重建圖像質(zhì)量。實驗結(jié)果證明基于增強Inception單元的超分辨率重建算法的重建圖像質(zhì)量優(yōu)于其他算法。(2)提出一種基于自注意力機制的單幀圖像超分辨率重建算法,該方法包括基于自注意力機制的整體對抗網(wǎng)絡(luò)和基于圖像塊的局部對抗網(wǎng)絡(luò)兩部分。針對重建紋理時受到局部感受野的限制這一問題,該方法使用基于自注意力機制的整體對抗網(wǎng)絡(luò)來獲取圖像的非局部信息,進而利用了更全局的信息來重建紋理�；谏蓪咕W(wǎng)絡(luò)的超分辨率算法重建出來的圖像質(zhì)量符合人眼感受,但局部紋理不夠“真實”,針對這一問題,該方法基于圖像塊的局部對抗網(wǎng)絡(luò)判別重建圖像塊和原始圖像塊的真假性,使得重建圖像塊局部紋理的自然程度逼近原始圖像塊,從而顯得更加“真實”。實驗結(jié)果證明該方法能在獲取較“真實”局部紋理的同時獲取圖像的非局部信息,進而使得重建圖像與原始圖像有較大的相似度。(3)提出一種基于紋理選擇和邊緣保留的單幀圖像超分辨率重建算法。現(xiàn)有的圖像超分辨率重建算法大多是針對包含單一下采樣失真的低分辨率圖像的標準庫進行設(shè)計的,然而真實場景失真圖像通常包含多種混合失真,因此這些算法在真實場景失真圖像上的重建效果并不理想。為了解決這個問題,該方法從真實場景失真圖像的自身特性來進行超分辨率重建。針對圖像紋理的恢復(fù),該方法通過橫向模塊來選擇性地對淺層的紋理信息進行保留,針對圖像邊緣的恢復(fù),該方法利用L1和SSIM混合的損失函數(shù)來使得重建圖像的邊緣更加銳化。為了進一步提升重建圖像的質(zhì)量,該方法采用平滑空洞卷積來擴大輸出特征的感受野。實驗結(jié)果證明該方法在標準數(shù)據(jù)集和真實場景失真測試圖像上都能對紋理和邊緣進行了有效還原。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18
【圖文】：

隨著近幾年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建技術(shù)還原出來的高分辨率圖像已經(jīng)能更加符合人的主觀視覺感受。圖1.1 圖像超分辨率重建在日常生活中的應(yīng)用

對位置的變化）等致使圖像的退化。這里主要考慮外界的變化導(dǎo)致的退化過程，如圖1.2 表示圖像的退化過程。圖1.2 數(shù)字圖像的退化過程從低分辨率圖像還原出高分辨率的圖像，則需要對圖像的退化過程進行建模，但是圖像退化過程是高度非線性的，因此，精確建模每一步退化過程并不實際，為了模型的可實現(xiàn)性，一般使用線性系統(tǒng)模型來近似描述圖像退化過程，簡化后的退化模型可以用公式來表示：ny dbmx (1-1)其中x是原始的高分辨率圖像，y是退化后圖像，m是描述原始高分辨率圖像到低分辨率圖像 y 形變過程的算子，由平移和旋轉(zhuǎn)等參數(shù)決定，b是模糊算子，用于模擬由鏡頭和傳感器產(chǎn)生的模糊

[6]等。圖1.3 基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建算法分類基于學(xué)習(xí)的方法思路一般是以外部實例作為訓(xùn)練集，通過數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)等方式學(xué)習(xí)到低分辨率圖像到高分辨率圖像的映射關(guān)系，然后在測試過程中通過學(xué)習(xí)到的映射關(guān)系將現(xiàn)有的低分辨率圖像進行恢復(fù)�；趯W(xué)習(xí)的方法可以分為傳統(tǒng)的機器方法和深度學(xué)習(xí)方法兩種。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法一般結(jié)合矩陣變換的相關(guān)方法來學(xué)習(xí)這個映射

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本文編號：2765973