连续帧图像点扩散函数估计的超分辨率重建

发布时间：2017-07-02 22:17

  本文关键词：连续帧图像点扩散函数估计的超分辨率重建

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【摘要】：超分辨率重建技术是一种利用信号处理的手段重建成像系统截止频率之外的信息,在不改变硬件设备的前提下,获得高于成像系统分辨率图像的数字图像处理技术。其在视频转换、卫星遥感、生物医疗、视频监控、图像处理转换等领域具有广泛的应用前景。论文开展了连续帧图像点扩散函数估计的超分辨率重建研究。论文开展的工作和取得的新见解如下:1、阐述了国内外超分辨率重建算法的研究现状,提出了一种通过连续帧图像求取点扩散函数的方法,该方法考虑到了整个成像过程中的模糊因素,而通常退化模型选择的高斯模型点扩散函数只考虑到探测器模糊,因此本方法更符合实际成像过程。2、提出了基于连续帧图像点扩散函数估计的POCS、IBP和Robust算法。对三组图像实例分别采用原始的和改进后的算法进行重建,对重建结果进行了评价,验证改进算法的有效性。3、提出了采用不同评价指标评价图像重构效果的方法。将重建效果的评价指标分成有参考图像和无参考图像两类,采用不同的评价指标进行评价。存在参考图像时,选用PSNR和MSE作为重建效果的评价指标;不存在参考图像时,选用图像的灰度平均梯度、图像的拉普拉斯梯度模、图像质量统计参数作为重建效果的评价指标。
【关键词】：超分辨率重建 退化模型 点扩散函数 评价指标 连续帧图像
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 引言9-14
• 1.1 图像超分辨率重建技术研究现状10-12
• 1.2 图像超分辨率重建技术的应用12-13
• 1.3 本文主要研究思路与内容13-14
• 第2章 图像超分辨率重建原理14-30
• 2.1 图像观测模型14-16
• 2.2 单帧图像的超分辨率重建16-19
• 2.2.1 基于插值的重建算法16-17
• 2.2.2 基于学习的重建算法17-19
• 2.3 多帧图像的超分辨率重建19-28
• 2.3.1 基于图像频域的方法19-20
• 2.3.2 基于图像空域的方法20-25
• 2.3.3 多帧图像的超分辨率重建效果对比25-28
• 2.4 本章小结28-30
• 第3章 连续帧图像点扩散函数估计算法30-41
• 3.1 图像盲解卷积30-34
• 3.1.1 参数估计法30-31
• 3.1.2 迭代盲解卷积算法31-32
• 3.1.3 NAS-RIF盲复原算法32-33
• 3.1.4 全变差正则化算法33-34
• 3.2 基于图像盲解卷积的连续帧图像PSF估计34-40
• 3.3 本章小结40-41
• 第4章 连续帧图像点扩散函数估计的图像超分辨率重建41-46
• 4.1 基于点扩散函数估计的POCS算法41-42
• 4.2 基于点扩散函数估计的IBP算法42-43
• 4.3 基于点扩散函数估计的Robust算法43-44
• 4.4 本章小结44-46
• 第5章 重建图像质量评价及效果46-57
• 5.1 重建图像评价指标的选择46-47
• 5.2 仿真实验47-56
• 5.3 本章小结56-57
• 第6章 总结和展望57-59
• 参考文献59-63
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单63-64
• 致谢64

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本文编号：511507