基于稀疏表示的图像超分辨率重建研究

发布时间：2017-12-15 23:28

  本文关键词：基于稀疏表示的图像超分辨率重建研究

  更多相关文章： 超分辨率重建 稀疏表示 图像分解 灰度共生矩阵

【摘要】：单幅图像的超分辨率重建方法研究的是如何将一幅模糊低分辨率的图像恢复成清晰的高分辨率图像。随着稀疏表示的迅猛发展,基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法得到了海内外众多学者的关注。本文围绕着基于稀疏表示的图像超分辨率重建展开研究,提出了两种有效的改进算法:基于图像纹理结构分解和稀疏表示的图像超分辨率重建方法,以及基于图像块分类和稀疏表示的图像超分辨率重建方法。基于图像纹理结构分解和稀疏表示的超分辨率重建方法在基于稀疏表示的超分辨率重建方法的基础上引入了基于Mumford_Shah模型和G空间的图像分解理论,将图像分解为结构部分和纹理部分,如此更好地提取出图像的高频部分的信息,然后根据两个部分的不同特点采用不同的重建方法,再最终合成一幅高分辨率图像。基于图像块分类和稀疏表示的超分辨率重建方法在基于稀疏表示的超分辨率重建的基础上引入图像的灰度共生矩阵,根据灰度共生矩阵特征将图像块分成均匀平滑块和丰富纹理块两部分。然后根据分类分别训练出对应的高低分辨率字典对用于超分辨率重建。分类后训练的字典更能表征各自类别图像的特征,所以使得重建效果得到明显改善。实验结果表明,本文提出的两种超分辨率重建方法能够获得较好的重建效果。重建的图像既能保持图像的基本轮廓也能很好的恢复出图像的纹理细节,并且边缘部分也更加清晰平滑。
【学位授予单位】：华南理工大学
【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：1293838