1、目前在遙感成像、醫(yī)療診斷和公共安防等領(lǐng)域中,需要通過(guò)高分辨率的圖像獲得更多的細(xì)節(jié)信息,但是由于圖像采集設(shè)備的分辨率限制,會(huì)使數(shù)字圖像的清晰度受到影響。圖像超分辨率重建是解決該問(wèn)題的一種有效手段,它利用多幅低分辨率圖像之間亞像素級(jí)的非冗余信息重建出一幅或幾幅高分辨率的圖像。
　　 圖像超分辨率重建由三個(gè)基本環(huán)節(jié)構(gòu)成:圖像配準(zhǔn)、插值重建和圖像復(fù)原,本文在對(duì)超分辨率重建技術(shù)進(jìn)行分析和研究的基礎(chǔ)上,從這三個(gè)環(huán)節(jié)出發(fā),圍繞基于規(guī)范化卷積的

2、非均勻插值重建算法,在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、圖像配準(zhǔn)以及調(diào)制傳遞函數(shù)(MTF,Modulation Transfer Function)估計(jì)等方面展開(kāi)研究:
　　 1)基于顏色和邊緣信息的均值漂移(MeanShift)目標(biāo)跟蹤算法。在視頻監(jiān)控圖像中,目標(biāo)與背景的運(yùn)動(dòng)形式通常不一致,針對(duì)這種情況,本文給出了一種改進(jìn)的MeanShift跟蹤算法,提取各幀中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),使圖像之間的運(yùn)動(dòng)關(guān)系由局部運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換為全局運(yùn)動(dòng)。與傳統(tǒng)的MeanShift跟

3、蹤算法相比,改進(jìn)算法通過(guò)顏色和邊緣信息共同表征目標(biāo),提高了跟蹤結(jié)果的準(zhǔn)確性,為配準(zhǔn)算法提供了迭代初始值。
　　 2)改進(jìn)的6參數(shù)Keren圖像配準(zhǔn)算法。考慮到基于剛體變換的傳統(tǒng)Keren配準(zhǔn)算法并不能很好的反應(yīng)實(shí)際情況中圖像之間的運(yùn)動(dòng)關(guān)系,本文將算法中的3參數(shù)剛體變換模型轉(zhuǎn)化為6參數(shù)仿射變換模型,使圖像在發(fā)生大角度旋轉(zhuǎn)或者尺寸變化時(shí),配準(zhǔn)算法依然能得到準(zhǔn)確的結(jié)果。
　　 3)基于刃邊法的盲圖像復(fù)原算法。本文在圖像復(fù)原階段