基于正則化MAP方法的圖像超分辨率重建.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、超分辨率(super-resolution)重建是通過圖像處理技術從多幅低分辨率圖像(low-resolution)中獲得一幅高分辨率圖像(high-resolution)的過程。已有文獻一般在假設位移已知或點擴展函數(shù)(PSF)已知的情況下重建SR圖像,但很少涉及兩者都未知的情況??稍趯嶋H情況中,能夠得到的往往只是同一場景的多幅圖像數(shù)據(jù),而位移和PSF都是未知的。在這種情況下,如何重建出一幅高分辨率圖像便是本論文要解決的問題。本論文提出

2、了一種新型實用的基于未知位移和未知PSF的SR重建方法。我們首先利用LR(low-resolution)圖像幀內(nèi)像素點的相關性,再利用塊匹配算法獲得亞像素點位移估計。然后在選擇了ML算法進行盲解卷積。本論文最大的特點是除了需要低分辨率圖像數(shù)據(jù)外,不需要額外的先驗知識,而且提出的解決SR重建問題的方法在位移估計和盲解卷積上采用了簡單易用的方法,整體方法計算復雜度低,實用性強。在仿真結果上,得到了較好的重建效果。
   由于SR重建

3、問題往往并不是由一個單一算法就能夠解決的問題,常常是需要一個整體的解決方案,因此,為了獲得良好的重建效果,本論文詳細地分析比較了各種可能用于SR重建問題的方法,具體的如統(tǒng)計方法,圖像處理方法,優(yōu)化算法等,其中對于運動估計,比較了常用的幾類估計方法,從中選擇了塊匹配算法。對于盲解卷積方法,同樣比較了幾種可用的方法,并從中選擇了一種計算簡單,應用方便的盲解卷積方法。
   此外,為了更好地適應于快速SR重建問題,我們也對一些方法進行

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