【摘 要】
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图像是人类认知世界的主要方式之一,在日常生活和工作中扮演着重要角色,应用领域广泛。但图像在成像过程中,分辨率容易受到噪声等自然因素的干扰而降低,继而对后续应用造成影
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图像是人类认知世界的主要方式之一,在日常生活和工作中扮演着重要角色,应用领域广泛。但图像在成像过程中,分辨率容易受到噪声等自然因素的干扰而降低,继而对后续应用造成影响。因此,如何获取分辨率较高的图像成为图像处理相关研究的热点问题。超分辨率重建技术能够利用软件方法,将低质量的模糊图像转化为清晰的高分辨率图像,在图像处理领域具有重要的科学意义和应用价值。在现有的超分辨率重建算法中,基于稀疏表示的方法的重建效果较好,该算法通过对图像进行稀疏分解来重建损失的信息,但该算法在图像细节信息的恢复上仍存在一定缺陷。为解决上述问题,进一步提升图像重建质量,本文在现有稀疏重建算法的基础上,分别从特征提取与全局约束两个角度进行改进。改进后的算法与现有稀疏重建算法相比,能够更有效地保持图像几何特征,并具有更高的PSNR值。本文主要的改进内容如下:1.为解决传统稀疏重建算法特征提取算子方向单一,获取信息不够全面的缺陷,采用了基于多方向梯度信息提取的稀疏重建算法。该算法针对图像块特点,分别对图像进行横向、纵向和对角线四个方向进行特征提取,并利用稀疏模型进行重建,最后合成高分辨率图像。相比于传统梯度算子,多方向梯度算子提取的特征信息更加细腻丰富,能够更完整的恢复图像几何结构,提升图像重构质量。2.为进一步提升图像质量,对传统稀疏重建算法的全局约束部分进行改进,采用基于图像自相似的全局约束模型,将图像自身包含的大量冗余信息作为正则化约束项,并利用近端梯度下降法解决全局约束的凸优化问题,完成对初始高分辨图像的重建。实验结果表明,基于自相似的全局约束模型能够使算法客观评价指标PSNR提高0.2d B,能够有效加深图像整体轮廓,提升图像的重建效果。
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