【摘要】：圖像和視頻的視覺感受主要依賴于圖像的時(shí)間分辨率和空間分辨率。時(shí)間分辨率越高,視頻中的運(yùn)動(dòng)畫面越自然;空間分辨率越高,圖像中的局部細(xì)節(jié)越明顯。超分辨技術(shù)旨在通過軟件方法提高圖像和視頻的時(shí)間/空間分辨率,以滿足人們視覺感官對(duì)獲取更豐富圖像信息的需要。超分辨技術(shù)的研究可以分為時(shí)域超分辨技術(shù)和空域超分辨技術(shù)兩種。時(shí)域超分辨技術(shù)是指利用前后幀圖像信息估計(jì)中間幀圖像的方式,提高視頻的時(shí)間分辨率;空域超分辨技術(shù)是指從一幅或多幅低分辨率圖像中產(chǎn)生更高空間分辨率的圖像。盡管研究者對(duì)時(shí)域和空域超分辨技術(shù)都進(jìn)行了大量研究,也取得了重要的成果,但包括運(yùn)動(dòng)估計(jì)誤差、塊效應(yīng)、邊緣模糊等關(guān)鍵問題依然沒有很好的解決。Bandelet變換是一種超小波變換,它能自適應(yīng)地跟蹤圖像邊緣特征,實(shí)現(xiàn)圖像的稀疏表達(dá),因此人們將Bandelet變換應(yīng)用于圖像壓縮領(lǐng)域,并取得了良好的效果。與傳統(tǒng)的方法相反,通過本文研究發(fā)現(xiàn),將Bandelet的自適應(yīng)邊緣跟蹤特性應(yīng)用于圖像超分辨領(lǐng)域也能取得好的效果。本文在研究圖像超分辨技術(shù)的基礎(chǔ)上,旨在利用Bandelet變換的邊緣跟蹤的特性,克服傳統(tǒng)的超分辨技術(shù)所面臨的問題,提高圖像和視頻的時(shí)間/空間分辨率。主要研究?jī)?nèi)容包括如下幾個(gè)方面:1、為了提高運(yùn)動(dòng)估計(jì)的準(zhǔn)確性,解決傳統(tǒng)塊匹配準(zhǔn)則不足,提出一種基于優(yōu)先置信度、匹配置信度的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法,該方法能夠提高塊匹配的速度和準(zhǔn)確性,減少誤匹配的可能性。方法首先通過對(duì)圖像靜止檢測(cè),實(shí)現(xiàn)了圖像的靜止部分和運(yùn)動(dòng)部分的分割,再通過目標(biāo)塊的優(yōu)先置信度的排序、運(yùn)動(dòng)矢量遞歸、匹配置信度局部全搜索等方法,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)矢量的快速估計(jì);本文還通過運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)時(shí)域和空域聯(lián)合濾波以及基于分區(qū)的重疊塊運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)确椒▽?shí)現(xiàn)了圖像的時(shí)域超分辨。2、傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的判斷準(zhǔn)則都是基于對(duì)塊像素一致性的判斷,沒有考慮到圖像的紋理和視覺特征,本文提出了基于bandelet相似性檢測(cè)的時(shí)域超分辨技術(shù)。其中,幾何相似性檢測(cè)能夠從圖像的幾何(邊長(zhǎng)、紋理)特性進(jìn)行相似塊匹配,視覺相似性檢測(cè)利用Bandelet的多尺度分解和方向自適應(yīng)特性與人眼視覺特性(線性或正交相位、位移不變性、多尺度性、方向刺激敏感特性)的相同點(diǎn),能夠從視覺特性進(jìn)行圖像的相似塊匹配。3、針對(duì)單幀圖像超分辨率圖像重建算法中,現(xiàn)有的保護(hù)圖像邊緣的插值算法不能處理紋理復(fù)雜的圖像,而小波的邊緣插值算法由于其方向性局限,也不能充分利用圖像本身特有的幾何特征,本文提出了基于Bandelet變換的邊緣自適應(yīng)單幀圖像的超分辨算法,該方法利用Bandelet變換對(duì)圖像進(jìn)行分區(qū),對(duì)不同的區(qū)域采用不同的插值算法,特別在邊緣區(qū)域,采用了沿幾何邊緣方向進(jìn)行系數(shù)的投影和重新排列,利用重排系數(shù)在紋理方向上的收斂特性,對(duì)圖像在紋理方向進(jìn)行插值,實(shí)現(xiàn)了單幀圖像空間域的超分辨。4、由于圖像中的噪聲和邊緣都包含有高頻成分,超分辨重建過程中保持圖像的邊緣特征與去噪是一個(gè)矛盾體,為了解決超分辨率圖像重建以及重建過程中噪聲的傳遞以及閾值函數(shù)適應(yīng)性不足的問題。本文兼顧了Bandelet和Steins無偏估計(jì)降噪的優(yōu)點(diǎn),將Bandelet變換和Steins無偏估計(jì)(SURE)算法相結(jié)合,首先引入了一種兼顧軟閾值和硬閾值函數(shù)特性的新閾值函數(shù),再通過Bandelet變換對(duì)圖像進(jìn)行幾何結(jié)構(gòu)稀疏表達(dá),最后通過利用Steins無偏估計(jì)通過最小化降噪圖像與清晰圖像之間的均方誤差來對(duì)圖像進(jìn)行去噪。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2381867