【摘 要】
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图像超分辨重建是计算机视觉中的一个重要课题,它是输入低分辨率(Low Resolution,LR)图像通过超分辨率重建算法得到高分辨率(High Resolution,HR)图像的过程。目前,在很多与图像相关的实际应用中,高分辨率图像发挥着越来越重要的作用。由于物理成像系统和拍摄环境的因素,难以获得理想的高分辨率水平的图像。随着硬件设备的发展,可以通过高性能的硬件设备得到高分辨图像,但这种方法不仅
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图像超分辨重建是计算机视觉中的一个重要课题,它是输入低分辨率(Low Resolution,LR)图像通过超分辨率重建算法得到高分辨率(High Resolution,HR)图像的过程。目前,在很多与图像相关的实际应用中,高分辨率图像发挥着越来越重要的作用。由于物理成像系统和拍摄环境的因素,难以获得理想的高分辨率水平的图像。随着硬件设备的发展,可以通过高性能的硬件设备得到高分辨图像,但这种方法不仅会增加成像成本,还会引入一些额外噪声。因此,通过超分辨率图像重建得到HR图像具有重要的现实意义。在目前的超分辨率图像重建方法中,基于学习的重建方法越来越受到许多学者的关注,邻域嵌入算法是基于学习的超分辨重建方法。本文对传统邻域嵌入的超分辨率重建算法展开研究工作:提出了一种基于预放大方向可调核的超分辨率重建算法。研究了预放大的处理方法,在训练阶段将HR训练图像降质的图像预放大2倍,进行分块,同时把HR训练图像进行分块操作,得到高、低分辨率图像块集合的映射关系。在重建阶段,先将输入图像预放大2倍,再使用方向可调核的先验信息来构建正则项,利用局部结构规律性在重建过程中得到更鲁棒和真实的重建效果。提出的算法能够使高、低分辨率图像块之间保持较好的邻域关系,约束最终重建效果,能够重建出丰富的高频信息,具有更佳的视觉效果。提出了一种通过非局部均值正则化与方向可调核的先验信息的邻域嵌入的超分辨率重建算法。由于自然图像中的信息具有重复性,可以利用局部与非局部图像块的相似性,通过不同权重系数,来表示出高分辨率图像块,从而达到提高重建图像质量的目的。该改进算法利用局部与非局部信息对测试图像进行重建,有效抑制了人工痕迹的引入,取得较好的视觉效果与图像质量。提出方法重建的图像在视觉效果和客观指标都有显著提升。在未来超分辨率图像重建研究过程中,应用于实际生活已成为必然趋势,实时性就成为了超分辨率重建技术中的重要因素,这就需要从设计高效算法入手。图[17]表[4]参[56]
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