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文檔簡介
1、超分辨率重建(SR)是近年來圖像復原研究領域中的熱點課題之一。它通過信號處理的方法來提高圖像的分辨率，將會在今后的工業(yè)、軍事和日常生活中獲得日益廣泛的應用。隨著通信技術的快速發(fā)展，壓縮視頻的廣泛應用，眾多圖像壓縮標準的陸續(xù)實施，研究壓縮視頻的SR重建正在逐漸成為超分辨率重建研究中備受關注的一項關鍵技術。另外，隨著SR理論的不斷完善，如何使SR算法脫離計算機而在硬件芯片上實現(xiàn)，達到更好、更簡便的實用效果也是極有應用意義的研究方向。
2、 本文主要利用集合論中的凸集投影(POCS)算法對圖像的SR重建進行分析、對比、研究和實驗，完成以下幾方面的工作：通過改進初始迭代值，提高了單幀非壓縮圖像的POCS算法性能；針對壓縮視頻的量化誤差，分析了壓縮視頻的量化模型及其誤差來源，并利用圖像先驗信息中的平滑約束集(SCS)對壓縮圖像進行反量化SR重建；利用量化約束集對合成的多幀壓縮視頻序列進行SR重建仿真。這些SR重建的計算機實驗結果表明，和普通解碼后的雙線性內(nèi)插方法相比較，其重建
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