基于圖像分解的圖像超分辨率算法的研究.pdf

1、圖像超分辨率重構(gòu)技術(shù)一直以來(lái)就是數(shù)字圖像處理中重要的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)，隨著不同用戶對(duì)高分辨率圖像需求的與日俱增，這種技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、安防監(jiān)控、遙感、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。
　　圖像超分辨率重構(gòu)技術(shù)的目標(biāo)是把圖像進(jìn)行放大，提高其分辨率并且重構(gòu)出“丟失”的高頻信息，改善圖像的質(zhì)量?；趯W(xué)習(xí)的圖像超分辨率方法是近年來(lái)提出的被學(xué)者們認(rèn)為較有前途的方法，該方法主要是通過(guò)學(xué)習(xí)成對(duì)的高、低分辨率圖像塊之間的關(guān)系作為先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)輸入圖像進(jìn)

2、行放大。
　　本文首先對(duì)圖像超分辨率技術(shù)的發(fā)展和理論做了介紹和總結(jié)，然后主要是在基于樣例學(xué)習(xí)的方法框架上進(jìn)行深入的研究，提出了基于圖像分解的超分辨率算法，從而改善了重構(gòu)圖像的質(zhì)量。該方法先通過(guò)卡通和紋理分解技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分解，然后建立高低頻一一對(duì)應(yīng)的圖像庫(kù)，然后對(duì)輸入的低分辨率圖像進(jìn)行基于偏微分方程的圖像的插值放大，圖像高頻信息通過(guò)樣本（example）學(xué)習(xí)的方法獲得，最后把高頻圖像疊加到放大圖像中以重構(gòu)出最終的高分辨率圖像。本文

3、的研究?jī)?nèi)容主要如下:
　　首先，樣本庫(kù)是學(xué)習(xí)的對(duì)象，給圖像重構(gòu)提供重要的先驗(yàn)知識(shí)。本文提出了基于圖像卡通紋理分解的方法來(lái)獲得卡通和紋理部分并分別訓(xùn)練建立樣本庫(kù)，卡通紋理分解得到的卡通部分包含部分中高頻信息，紋理部分包含部分中低頻信息，這樣不但豐富了重構(gòu)后圖像的細(xì)節(jié)信息，而且也能提高圖像匹配的準(zhǔn)確度。
　　然后，在圖像放大過(guò)程中提出了基于偏微分方程(PDE)的圖像插值的方法。該算法是對(duì)插值放大后的圖像利用偏微分方程模型進(jìn)行處理