快速图像超分辨率重构算法的研究

摘要

图像的超分辨率重构是指利用同一景物的一幅或多幅低分辨率图像来估计该景物的较高分辨率图像。在不提高图像获取设备物理分辨率的前提下，该方法能通过软件算法提高图像的分辨率。在遥感图像处理、军事侦查、医学成像、机器视觉、公共安全和多媒体电子消费等领域有着广泛的应用。
　　本文研究图像超分辨率重构的快速算法。首先，分析了图像退化的向量式模型，通过矩阵的张量积和矩阵空间跟向量空间的同构映射，将向量式模型转换为等价的矩阵式模型，与向量式模型相比，本文模型节省了计算所需的存储量，且节省量正比于降采样因子和原始低分辨率图像大小的乘积。然后，在矩阵式图像退化模型的基础上，利用最速下降法和共轭梯度法来求取图像超分辨率重构问题的最优解。接着，提出了一种快速迭代式投影重构算法，通过在矩阵空间中定义一个求解重构问题的投影算子，并利用高通滤波器来获取并增强图像的高频信息，以提高图像的分辨率。最后，设计了图像超分辨率重构软件，用于实现上述重构算法。
　　计算机仿真结果证明了所提算法的正确性，且计算速度与现有算法相比有较大的提高，可以直接应用于大尺寸图像的重构。综合考虑计算时间和重构质量，本文所研究的迭代投影算法具有较好的应用前景。

目录

快速图像超分辨率重构算法的研究

RESEARCH ON FAST IMAGE SUPER-RESOLUTION RECONSTRUCTION ALGORITHMS

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究目的和意义

1.2 研究及发展现状

1.3 研究的热点和趋势

1.4 主要研究内容

第2章 矩阵式图像退化模型的建立

2.1 引言

2.2 图像获取过程的数学模型

2.3 向量式图像退化模型

2.4 矩阵式图像退化模型的建立

2.5 本章小结

第3章 快速正则化图像超分辨率重构算法

3.1 引言

3.2 图像超分辨率重构的约束条件

3.3 矩阵式正则化重构模型的建立

3.4 正则化超分辨率重构算法

3.5 实验结果

3.6 本章小结

第4章 基于投影的快速图像超分辨重构算法

4.1 引言

4.2 图像超分辨重构模型的解流形

4.3 图像超分辨率重构的快速投影算法

4.4 图像超分辨率重构的迭代式投影算法

4.5 本章小结

第5章 图像超分辨率重构算法的软件实现

5.1 引言

5.2 VC与Matlab的接口

5.3 位图读写程序的设计

5.4 重构算法的软件实现

5.5 本章小结

结论

参考文献

附录1 超分辨率重构评价指标

攻读学位期间发表的学术论文

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哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书

哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理

致谢