視頻和圖像序列的超分辨率重建技術研究.pdf

1、隨著視頻和圖像處理技術的飛速發(fā)展，人們對高分辨率視頻和圖像序列的需求越來越強烈。高分辨率圖像能提供目標的更多細節(jié)信息，對于圖像的分析和處理有重要作用。然而在某些應用場合，由于光學物理器件、處理器性能、信道傳輸帶寬或存儲容量等的限制，人們獲得圖像的分辨率往往較低，并且無法或很難通過直接方式突破這些限制。因此，如何在現(xiàn)有條件限制下，提高圖像和視頻序列的空間分辨率，就成為人們研究的重點。 多幀圖像的超分辨率重建技術已被證明是一種行之有

2、效的解決上述問題的方法。它將同一場景的多幅圖像之間互為補充的信息，用信號處理的方法進行融合，得到一幅分辨率增強的圖像。這一技術可在不改變物理條件的情況下，有效地提高圖像的空間分辨率，為目前在光學物理器件性能受限的情況下獲取高質量的圖像，或在視頻壓縮處理器性能及通信帶寬受限的情況下，獲得高質量的視頻和圖像提供了一種很好的解決方法，因此有廣泛的應用前景，對該技術的研究具有重要的理論與實用意義。 本文對視頻和圖像序列的超分辨率重建技術

3、中的模糊參數(shù)估計、塊匹配運動估計以及基于正則化的超分辨率重建等若干關鍵問題進行了研究，并取得了一些研究成果。主要工作和研究成果如下： Ⅰ．提出了一種自適應估計模糊參數(shù)的超分辨率重建算法。視頻序列的超分辨率處理應用中，成像系統(tǒng)的點擴散函數(shù)（PSF）通常是未知的，而為了獲得最佳的重建質量，必須預設成像系統(tǒng)的PSF。該算法利用多幅低分辨率圖像之間的相互驗證關系，訓練并自動獲得成像系統(tǒng)的PSF，降低了模糊參數(shù)調整的復雜度。實驗結果表明該

4、算法能更好地保持圖像細節(jié)，使重建圖像的紋理更清晰。 Ⅱ．提出了一種基于位置采樣的金字塔型塊匹配快速算法，并在具體的項目需求下，設計了該運動估計處理器的知識產(chǎn)權核（IP））和一種基于微控制器（MCU）架構的可編程塊匹配協(xié)處理器IP。算法分析了現(xiàn)有的金字塔型塊匹配算法的缺陷，通過將像素采樣改進為位置采樣，降低了上層運動估計匹配的誤判概率。算法運算過程中，位置采樣后每一層的運算結構有很強的相似性，通過復用硬件結構大大節(jié)省了硬件資源。算

5、法在圖像質量損失很小的情況下，大幅度降低了運算量和硬件資源占用率，可以滿足視頻序列實時處理的要求。 Ⅲ．提出了一種多邊濾波正則化的超分辨率圖像復原算法。通過將濾波對象由一階梯度擴展到二階梯度，多邊濾波正則化在保持圖像全局平滑的同時，更好地保護了屋頂邊緣紋理。這一函數(shù)對陡坡位置有很好的濾波作用，并且可以自動調整濾波參數(shù)，解決了重建算法中參數(shù)調整復雜的問題。對合成圖像和真實視頻序列的仿真結果表明，這一算法可以獲得很好的重建質量。