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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