【摘 要】
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由于实际应用中的物理成像系统和成像环境的限制,如光学模糊、运动模糊、下采样和系统噪声,人们很难获得一幅理想的高分辨率(HR,High Resolution)图像或图像序列。图像超分辨率重
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由于实际应用中的物理成像系统和成像环境的限制,如光学模糊、运动模糊、下采样和系统噪声,人们很难获得一幅理想的高分辨率(HR,High Resolution)图像或图像序列。图像超分辨率重建技术由于其易于实现且能有效地产生高质量的图像而备受关注,并广泛用于如计算机视觉、视频监控、遥感成像等领域中。本文针对基于稀疏表示的方法进行了深入的研究,提出了两种超分辨率重建算法。 基于稀疏表示的单帧图像超分辨率重建的关键问题是建立样本库中已有的高-低分辨率(LR,Low Resolution)图像稀疏系数之间的映射关系,指导测试集中低分辨率图像的超分辨率过程,以获得符合视觉感受的高质量图像。然而,现有的基于稀疏表示的图像超分辨率方法仅利用简单的字典学习模型重建源图像,不能有效地拟合训练数据,从而降低了重建图像的质量。本文针对这一问题提出了基于耦合Fisher判别性字典学习的图像超分辨率重建方法。利用该字典学习模型,可以得到属于同类别的高分辨率图像块和相应的低分辨率图像块的判别性字典对。然后,对同一类的高分辨率图像块和低分辨率图像块进行稀疏表示,这样既能发掘它们之间的本质关系又能提高该方法的计算效率。实验表明,该算法在主客观视觉质量评测指标上均有显著的提高。 上述方法分别为每一类图像块训练判别性字典,但是忽略了其他类字典对该类图像的表示能力。仅利用一类字典进行稀疏表示,会导致稀疏系数存在误差。为了解决这一问题,本文提出了基于耦合字典学习和流形嵌入的图像超分辨率重建方法。首先,将类别子字典投影到Grassmann流形中,在该流形上刻画类别子字典的相近程度。然后,利用这一组相近子字典构造融合字典,进而利用该融合字典进行稀疏表示,获得更加精确的稀疏系数,以便更准确的描述高-低分辨率图像块之间的关系。另外,为了替代复杂的解稀疏过程,本文使用脊回归的方法将原有的解稀疏过程转变为简单的算术计算过程,既能提高计算效率又能保证图像的质量。实验结果表明,该算法的性能好于当前很多主流的超分辨率方法。
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