【摘 要】
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超分辨率图像重构技术的目的是从几幅包含有相同区域的图像序列中重新构建更高分辨率图像,采用这种重构算法不仅利用了图像内象素间的空间相关性,而且利用了图像间的时间相关
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超分辨率图像重构技术的目的是从几幅包含有相同区域的图像序列中重新构建更高分辨率图像,采用这种重构算法不仅利用了图像内象素间的空间相关性,而且利用了图像间的时间相关性.相比较于传统单帧插值,更有利于图像细节部分的恢复.该文对图像序列重构算法的一些关键问题进行了深入的研究,主要集中在五个部分:首先分析了图像降质原因,建立了摄像机成像和图像退化模型,并从理论上分析了超分辨率图像重构的可能性及复原能力;其次实现并比较几种了较为成熟的单帧图像分辨率放大算法(包括最近邻域法、双线性插值法、三次卷积算法和B样条插值算法等);第三,将图像配准(Image Registration)结合于凸集投影(POCS)算法,提出基于图像配准的POCS图像序列超分率重构算法;第四,在后向迭代投影(IBP)算法的基础上,对其求解过程进行了改进,采用共轭梯度优化方法求解,并重新组织了代码的实现,使其更易于计算机实现,提高了其重构的速度;第五,介绍和分析了最大后验概率(MAP)算法,给出了MAP算法的实现步骤.该文提出和改进的方法需要基于一定的先验条件之上,需要建立更符合实际图像退化模型、进行更精确的运动估计,并且重构的速度尚无法满足实时性的要求,这些方面有待继续探索研究.
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