基于多尺度几何分析的超分辨率图像重建的算法研究

发布时间：2017-04-07 13:04

  本文关键词：基于多尺度几何分析的超分辨率图像重建的算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多尺度几何分析是数字图像处理、视频序列处理和计算机视觉处理等许多科学研究领域的核心技术和研究热点。图像的超分辨率重建就是从所得到的模糊、有噪的的低分辨图像中,采用不同领域的重建方法去最大的恢复原图像。该技术已经在监控领域、医学领域、等领域得到广泛应用。本论文研究用多尺度几何分析方法从低分辨率图像中来重建高分辨率图像,主要是结合小波、轮廓波变换和局部插值方法提高图像的分辨率,并且尽可能保持图像的边缘信息和纹理结构。本论文内容如下:第1章:笼统的阐述了图像重建的过程及应用。简要论述了本文的主要内容。第2章:给出了图像重建的数学模型并且详细阐述了其算法。第3章:阐述了小波变换和Contourlet(轮廓波)变换的理论知识和图像去噪方法。比较两者的去噪效果,由于轮廓波有更多的方向特性,因此采用Contourlet变换对其进行去噪处理,效果较为理想。第4章:本章对单帧图像进行简单的分析,提出了一种基于小波变换和局部自适应的插值方法的单帧图像超分辨重建算法;该方法在提高图像分辨率的同时,还能保持图像的边缘信息和纹理结构。用实验数据检验,与传统的方法相比,视觉效果和峰值信噪比都有显著的改进。第5章:本章对利用多帧图像重建一副高分辨率图形进行分析研究,提出了一种基于小波变换的多帧图像超分辨重建算法;采用Keren运动估计进行图像配准、采用轮廓波变换进行去噪处理,应用小波变换、结合局部自适应的插值方法重建高分辨率图像;该算法充分利用了多帧图像的信息,具有较好的抗噪能力,用实验数据检验,效果明显优于传统方法的图像重建方法。第6章:系统的阐述了本文的相关知识,将其研究方法做了进一步的探讨。
【关键词】：小波变换 图像重建 局部自适应插值 Contourlet变换
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-10
• 1.1 超分辨图像重建的综述8
• 1.2 超分辨图像重建的背景及意义8-9
• 1.3 本文的创新点9-10
• 第2章 超分辨率图像重建问题研究10-13
• 2.1 超分辨率图像重建相关基础理论10
• 2.1.1 超分辨率图像重建的含义及原理10
• 2.2 超分辨率图像的观测模型10-11
• 2.3 超分辨率图像的重建步骤11
• 2.4 超分辨率图像重建的评价方法11-13
• 第3章 小波变换与轮廓波变换13-25
• 3.1 小波变换13-18
• 3.1.1 离散小波和平稳小波变换13-15
• 3.1.2 多分辨率分析15
• 3.1.3 Mallat算法15-18
• 3.2 轮廓波变换18-21
• 3.2.1 拉普拉斯塔形变换18-19
• 3.2.2 方向滤波器组19-21
• 3.3 小波去噪和轮廓波去噪21-23
• 3.4 实验结果23-25
• 第4章 单帧图像的超分辨率重建25-31
• 4.1 局部自适应的插值算法25-26
• 4.2 小波的超分辨率图像算法26
• 4.3 基于局部自适应插值和小波方法结合的超分辨率图像重建26-27
• 4.4 实验结果及分析27-30
• 4.5 本章小结30-31
• 第5章 多帧图像的超分辨率图像重建31-36
• 5.1 图像配准31
• 5.2 基于Keren亚像素配准方法31-33
• 5.3 多帧图像重建的算法33
• 5.4 实验分析33-35
• 5.5 本章小结35-36
• 第6章 总结与展望36-37
• 6.1 本文工作总结36
• 6.2 进一步的研究工作和展望36-37
• 参考文献37-41
• 致谢41-42
• 硕士学位期间撰写的论文42

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本文编号：290485