阵列图像的超分辨率重建

发布时间：2017-09-28 02:04

  本文关键词：阵列图像的超分辨率重建

  更多相关文章： 阵列图像 阵列相机 超分辨率重建 图像校准

【摘要】：图像超分辨率重建是计算机视觉领域和图像处理领域研究的重要问题。随着虚拟现实、3D重建、高速摄像等技术的发展,由多镜头组成的阵列相机已成为计算机视觉领域的研究热点,但这种多镜头组成的阵列相机体积大、不容易携带,微阵列模组便成了阵列相机研究中的热点。本论文基于微阵列镜头,研究超分辨率重建技术,在手持式图像获取设备上得到应用。本论文的主要工作和创新之处包括：1)图像校准。以数学极限原理,对阵列图像的每个图像进行分块校准,每一小块对应一个校准矩阵,可消除阵列图像由于位置关系不同引起的视差。2)利用改进正则化方法对校准后阵列图像进行超分辨率重建。在正则化算法中融入了模糊度算子,利用图像模糊度参数来决定各个图像在重建过程中的权重,以此来决定每幅图片对重建过程影响的大小,从而削弱模糊图片对重建结果的影响,提高重建结果的质量。3)锐化增强。对重建之后的图像利用几何局部自适应锐化核进行增强,提高了超分辨率重建结构的质量。通过仿真实验可以验证,根据数学极限原理利用多个校准矩阵,能够消除阵列图像由于位置角度原因造成的视差。根据阵列图像特点,融入模糊度的正则化迭代方法的重建结果,比传统正则化算法得到的重建图像主观视觉效果好,客观上本文算法的图像清晰度评价算子高于传统正则化算法,实验结果良好,表明了本文超分辨率重建算法能够充分利用阵列图像的信息,得到质量较好的重建结果。
【关键词】：阵列图像 阵列相机 超分辨率重建 图像校准
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-16
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 本文研究内容8-13
• 1.3 国内外研究现状与发展趋势13-14
• 1.4 本文内容安排14-16
• 第二章 超分辨率重建经典算法16-24
• 2.1 图像成像模型16-17
• 2.2 频域法17
• 2.3 空域法17-21
• 2.3.1 插值法17-19
• 2.3.2 凸集投影法(POCS)19
• 2.3.3 迭代反投影法(IBP)19-20
• 2.3.4 概率分析法20
• 2.3.5 基于学习的超分辨率重建20-21
• 2.3.6 基于深度的超分辨率重建21
• 2.4 评价标准21-22
• 2.5 本章小结22-24
• 第三章 图像校准算法研究24-32
• 3.1 多尺度特征24-26
• 3.2 分块校准26-27
• 3.3 实验结果及分析27-30
• 3.4 本章小结30-32
• 第四章 阵列图像超分辨率重建32-43
• 4.1 测试板介绍32-33
• 4.2 阵列图像的插值重建33-34
• 4.3 融入滤波的正则化超分辨率重建34-36
• 4.4 融入模糊度的正则化超分辨率重建36-41
• 4.4.1 图像模糊度36-37
• 4.4.2 GLAS37-38
• 4.4.3 重建流程38-41
• 4.5 本章小结41-43
• 第五章 总结与展望43-45
• 5.1 总结43
• 5.2 展望43-45
• 参考文献45-49
• 在学期间的研究成果49-50
• 致谢50

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