序列图像超分辨率重建技术研究

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超分辨率图像重建是一个利用多帧具有互补信息的低分辨率图像复原出一幅高分辨率图像的过程。这项技术在遥感、军事、医学和公共安全等领域具有十分重要的应用价值和广阔的应用前景。本文首先分析了超分辨率图像重建国内外研究现状,针对超分辨率图像复原中序列图像间运动估计问题,推导出光流场数值计算方法,实现了对序列图像间平移和旋转估计值的求解。实验结果表明,该方法能恰当地描绘出前后帧图像运动特征,为复原算法提供了准确的运动参数值。然后在详细研究了各种超分辨率图像复原算法的基础上,采用基于贝叶斯框架的最大后验概率(MAP)复原算法实现了超分辨率图像重建。并用Huber边缘惩罚函数对Markov-Gibbs随机场先验模型进行修正,使其成为一个具有边缘保持能力的二次型凸函数。同时提出了一种关于Huber函数阈值参数的选取方法,使复原达到保护图像边缘细节又对无边缘处给予平滑的目的。实验结果表明,本文算法达到了理想的超分辨率图像重建效果。
摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-15页
    1.1 选题意义和应用领域第7-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 超分辨率复原第10-13页
    1.4 本文内容和组织结构第13-15页
        1.4.1 本文主要研究内容第13页
        1.4.2 本文组织结构第13-15页
第二章 运动估计第15-27页
    2.1 基于光流场的运动估计第15-21页
        2.1.1 时变序列图像第16-17页
        2.1.2 光流场计算推导第17-18页
        2.1.3 光流场数值计算第18-21页
    2.2 基于块的运动估计第21-26页
        2.2.1 块运动估计原理第21-23页
        2.2.2 块匹配搜索过程第23-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 超分辨率复原算法研究第27-37页
    3.1 频域方法第27-29页
        3.1.1 去混叠算法第27-28页
        3.1.2 最小二乘法第28-29页
    3.2 空域方法第29-34页
        3.2.1 迭代反投影方法第29-31页
        3.2.2 集合论方法第31-33页
        3.2.3 最大后验概率算法第33-34页
    3.3 超分辨率复原算法的比较第34-35页
    3.4 本章小结第35-37页
第四章 基于MAP算法的超分辨率图像重建第37-53页
    4.1 图像复原的贝叶斯理论第37-38页
    4.2 图像先验模型第38-41页
        4.2.1 Markov随机场第38-40页
        4.2.2 Gibbs随机场第40-41页
    4.3 最大后验概率估计第41-45页
        4.3.1 条件概率模型第41-42页
        4.3.2 先验概率模型第42-44页
        4.3.3 Huber函数参数取值第44-45页
    4.4 目标函数优化第45-47页
    4.5 图像重建第47-52页
        4.5.1 最速下降法推理第47-49页
        4.5.2 图像梯度求解第49-50页
        4.5.3 图像重建流程第50-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第五章 实验与分析第53-59页
    5.1 超分辨率图像复原实验第53-55页
    5.2 图像复原质量分析第55-57页
    5.3 本章小结第57-59页
第六章 结束语第59-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-66页
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