![基于稀疏表示的單幅圖像超分辨率重建算法研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/6/23/03d65cc6-b571-48d2-8655-360eef81c032/03d65cc6-b571-48d2-8655-360eef81c0321.gif)
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文檔簡介
1、隨著數(shù)字成像與顯示設備不斷發(fā)展進步,以及人們對圖像質(zhì)量要求逐漸提高,如何有效提高低分辨率圖像的圖像分辨率成為近年來數(shù)字圖像處理研究的熱點問題之一。超分辨率圖像重建技術利用相同場景的一幅或者多幅低分辨率圖像通過軟件處理方法來獲取高分辨率圖像。由于超分辨率技術可以克服成像設備固有的分辨率限制,以較低成本有效提高圖像的質(zhì)量,因此,在數(shù)字高清電視、醫(yī)學成像、公共安全、衛(wèi)星遙感等領域,超分辨率重建技術具有重要的應用前景和研究價值。
目前
2、,應用比較多的算法主要是基于重建的算法和基于學習的算法,而基于稀疏表示的超分辨率重建算法是基于學習的重建方法的研究熱點。本文主要針對單幅圖像,基于稀疏表示理論對超分辨率重建算法展開研究,主要工作包括:
1.針對基于單字典稀疏表示的超分辨率重建算法中重建圖像的細節(jié)表達不詳細,時間復雜度高等問題,提出了基于單字典L1/2正則化的超分辨率重建算法。該算法主要在特征提取和圖像重建階段進行改進。在特征提取方面,為了提高圖像的匹配精確度,
3、采用小波單支重構算法進行特征提取。在圖像重建階段,為了得到更稀疏的解,增強圖像的細節(jié)表達能力,提出了一種快速求解的L1/2正則化算法。仿真結果表明,該算法不僅提高了圖像的重建質(zhì)量,而且也降低了運算時間。
2.針對基于單字典稀疏模型的超分辨率重建方法重建圖像過程中存在的重建圖像邊緣模糊、視覺效果有待提高等問題,提出了一種基于多字典L1/2正則化的超分辨率重建算法。該算法主要考慮自然圖像結構復雜等因素,對自然圖像采用MCA方法進行
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