基于视频帧序列的超分辨率重建算法的研究与实现

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目前遥感、医学和公安等应用领域,对高分辨率图像的需求越来越高。超分辨率重建技术作为一种基于信号处理的软件方法,可以有效的提高图像的分辨率,因而已成为研究热点之一。本文从超分辨率重建过程的几个关键环节入手,分别对超分辨率重建技术中的亚像素图像配准方法、存在局部运动的亚像素图像配准方法和超分辨率重建算法几个方面进行深入的分析和研究。  针对视频帧间的运动模式为全局运动的情况,本文对泰勒级数法、改进的迭代泰勒级数法和基于傅里叶变换的相位相关法进行了实验对比分析。考虑到相位相关法能够快速准确的获得整像素偏移量,却无法达到亚像素精度,而泰勒级数法对亚像素配准的精度高,本文设计了结合相位相关法和泰勒级数法的亚像素图像配准方法。并通过分析相位相关函数互功率谱的峰值分布特性,本文设计了可达到亚像素精度的基于多峰拟合的扩展相位相关法。实验结果表明本文提出的这两种方法均达到了超分辨率重建中图像配准的亚像素精度要求。  针对视频帧间不仅存在全局运动,还存在目标的局部运动的情况,本文设计了一种基于运动一致性和可变模式块匹配的亚像素图像配准方法。采用先全局再局部的配准策略精确获得存在局部运动物体的视频帧序列间的整体偏移量矩阵,为后续的超分辨率重建提供准确且有用的互补信息。  本文在MAP框架下实现了超分辨率图像重建。为了进一步提高重建图像质量,本文对正则项参数进行了自适应的选择;针对重建图像中出现的边缘振铃和锯齿效应,本文采用Butterworth滤波器对其进行抑制;为了避免滤波带来的模糊,本文最终选择双边总变分正则项来克服上述问题;针对超分辨率重建的计算量大、运算复杂度高的问题,本文在分析数据的稀疏特性基础上,提出了优化算法,减少了内存的申请和冗余计算。通过对仿真及实拍视频测试,本文方法能够在保证精确配准结果的前提下,对重建结果中的噪声及振铃有更好的抑制效果。
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