【摘 要】
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图像超分辨率重建(又称复原或重构)是数字图像处理领域中近年来的一个热门研究课题。单幅图像的超分辨率重建本质就是要使放大的图像呈现更多的细节。序列图像的超分辨重建是
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图像超分辨率重建(又称复原或重构)是数字图像处理领域中近年来的一个热门研究课题。单幅图像的超分辨率重建本质就是要使放大的图像呈现更多的细节。序列图像的超分辨重建是指根据同一场景的低分辨率序列图像,通过信息融合技术重建一幅或多幅高分辨率图像。本文分别对单幅图像的超分辨率放大技术和面向多分辨率的序列图像超分辨率重建技术进行了研究。对于单幅图像的超分辨率放大问题,在研究了传统经典的插值方法和文献中一些非线性插值方法后,提出一种基于方向信息测度的插值方法。方向信息测度具有判定所测量像素点是属于边缘区域、平滑区域或纹理区域中哪一区域的性质。利用方向信息测度计算出图像的边缘区域及非边缘区域,对两种区域的未知灰度值像素分别进行不同的插值。本算法通过实验仿真并与文献中的一些插值算法相比较,实验结果表明本文提出的算法在保持图像边缘及降低块效应方面有明显优势。序列图像的超分辨率重建问题,也就是从一系列相似图像中提取出能提高目标分辨率的相关信息,再对这些信息进行融合继而得到一幅或多幅效果较好的图像的过程。本文所研究的多分辨率序列图像中的目标,其与成像设备之间的距离和方位均是变化的。由于Contourlet变换具有灵活局部性和方向性的多分辨率图像表示特点,所以选用Contourlet小波对多分辨率目标进行融合。仿真实验结果表明融合达到了预期效果。
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