基于紋理細節(jié)估計的多幀圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、高質量的圖像是信息獲取和精確分析的必備前提，是生產(chǎn)生活、科學研究和軍事訓練的必備條件。由于拍攝誤差、傳輸噪聲、外部拍攝環(huán)境等因素的影響使得圖像質量降低，造成細節(jié)信息丟失、邊緣模糊、紋理不清等問題。多幀圖像超分辨率重建是利用同一場景下的多幀低清圖像序列重建高分辨率圖片，是圖像處理領域的研究熱點和難點。但是圖像本身結構十分復雜，通常一幅圖片中既存在邊緣密集區(qū)域又存在紋理密集區(qū)域和平滑區(qū)域。
　　現(xiàn)有的僅依靠改進先驗模型的多幀超分辨率重

2、建算法不能在保護邊緣的同時充分地恢復紋理細節(jié)信息，從而導致大量圖像信息丟失。在圖像超分辨率重建，乃至信號重建領域，如何能夠完美的恢復細節(jié)都是一個具有挑戰(zhàn)性的工作。
　　從觀測模型和先驗模型入手，深入研究了多幀圖像超分辨率重建問題，深入探討了觀測模型和先驗模型在重建圖像邊緣和細節(jié)中的作用，提高多幀超分辨率重建算法的準確率。
　　針對多幀圖像超分辨率重建中的保護邊緣和恢復紋理細節(jié)信息等問題，提出了一種基于各向異性分數(shù)階先驗模型的

3、最大后驗概率超分辨率重建算法。與以往的基于最大后驗概率的方法相比，該方法通過計算圖像的局部特征，自適應地保護邊緣，同時避免在平滑區(qū)域產(chǎn)生階梯效應。
　　分析了TV先驗模型和H1先驗模型分別在邊緣保護和紋理保護中的優(yōu)勢，提出了一種混合先驗模型，lmix先驗模型?；谧畲蠛篁灨怕实姆椒ú荒茏赃m應的求解正則參數(shù)，需要人工調整，而基于變分貝葉斯推斷的方法可以在重建過程中聯(lián)合考慮運動估計、超參數(shù)等，可以更好的提高重建效果。因此改用變分貝葉斯

4、方法求解超分辨率圖片。理論分析和實驗結果表明自適應混合模型可以有效地重建圖片，有效地減少人工干預，提高重建效率。
　　信號降質普遍存在于生產(chǎn)生活的各個方面，建立準確、有效的信號觀測模型是復原信號的基礎?，F(xiàn)有的觀測模型是一種理想化的觀測模型，無法有效地恢復圖像在降質過程中丟失的信息。因此提出了一種新的觀測模型，并以超分辨率重建為例分析。該模型將降質過程中丟失的信息整合到重建模型中，在重建圖像時有效地估計圖像的丟失信息。理論和實踐證明

5、該觀測模型可以有效地恢復圖像中丟失的信息，保護圖像邊緣和紋理細節(jié)信息。
　　為了更有效地減少圖像信息丟失，保護圖像中的陡峭邊緣和紋理細節(jié)信息，利用提出的觀測模型和自適應非局部邊緣保護模型重建圖像。非局部邊緣保護模型利用圖像塊間的非局部自相似性，在更大范圍內尋找像素信息。該重建算法可以有效地保護圖像細節(jié)信息，恢復圖像丟失信息，減少人工偽跡。
　　從多幀圖像的超分辨率重建的先驗模型出發(fā)，研究了邊緣保護和紋理保護，創(chuàng)造性地在多幀超