基于自相似性的单幅图像超分辨率重建算法研究
[Abstract]:Because of the limitation of hardware and environment, in many cases, the resolution of the image collected by us is not satisfactory. If we improve the resolution of the image by improving the hardware equipment or the environment of image acquisition, the cost may be high or even unrealistic. So it is a practical method to improve the resolution of image by software. Super-resolution reconstruction technology is to use the digital image processing technology to reconstruct high-frequency detail information from a single low-resolution image or multiple low-resolution images in the same scene. This technology has a broad application prospect in video surveillance, medical imaging, satellite remote sensing and so on. This paper focuses on the super-resolution reconstruction technology of a single image based on learning. The algorithms based on sparse representation and dictionary learning are systematically and deeply studied, and an algorithm based on self-similarity and dictionary neighborhood reconstruction is proposed. The main contents of this paper are as follows: firstly, the popular super-resolution reconstruction algorithms are summarized. Due to the limitations of the traditional methods based on interpolation and reconstruction, it is difficult to make a new breakthrough. Therefore, we focus on the study of Learn-based super-resolution technology, and compare the various algorithms, which is helpful to the selection of subsequent algorithms. Secondly, the popular sparse representation theory is deeply discussed, including the selection of samples, the training of dictionaries, and the adjustment of parameters, among which the selection of sparse parameters and the establishment of dictionary atoms are studied emphatically. Finally, a super-resolution reconstruction algorithm based on image self-similarity and dictionary neighborhood is proposed. Instead of using external images as training sets, the algorithm constructs an image pyramid by using the input image itself and the self-similarity of the image at different scales to obtain the image set with high or low resolution. The dictionary is trained by this set, and the dictionary neighborhood is constructed for each dictionary primitive, and the nearest dictionary neighborhood is selected for each image block of the input image to reconstruct the super-resolution image. This can solve the problem of image adaptation. The experimental results show that both the objective data PSNR and the subjective vision of human eyes, the reconstruction effect of the algorithm is improved compared with the previous algorithms, and the requirements for space are also reduced.
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
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,本文编号:2235208
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