视频图像超分辨率重建算法研究

视频图像超分辨率重建算法研究

作者:师大云端图书馆 时间:2018-05-09 分类:硕士论文 喜欢:2868
师大云端图书馆

【摘要】超分辨率重建(SuperResolutionReconstruction,SRR)技术是指利用非冗余的低分辨率图像序列通过一定算法融合成一幅高分辨率图像的过程。该项技术的本质是利用时间带宽换取空间分辨率。与传统插值方法相比,超分辨率重建技术能够获得细节信息更加丰富的清晰图像。无论是在视频监控、医疗诊断、遥感成像等民用领域还是在制导、网络传输、军事预警等军事领域,该项技术都起到重要作用。本文主要对超分辨率重建技术的关键环节进行研究,主要内容包括以下三个部分:1)序列图像配准一直是超分辨率重建的关键,配准速度与精度直接影响算法好坏与重建图像的质量。为了提高序列图像配准速度,本文重点研究了基于特征点的运动估计算法,提出一种基于VP-Tree数据索引的SURF特征匹配算法。在提取图像SURF特征之后,对得到的特征向量首先建立VP-Tree数据索引,之后按照预定搜索策略进行相似点对搜索从而完成配准。该研究解决了序列图像快速配准的问题,为后续基于重建的算法研究奠定基础。2)针对视频图像运动区域的重建问题,本文在分析非局部均值超分辨率重建算法的优缺点后,提出一种自适应非局部均值超分辨率重建算法。算法首先采用运动检测算法区分出视频的运动及静止区域。对于处于运动区域的像素,减小构成搜索域的图像帧数并且减小用于计算权重的图像块的尺寸。由于改进算法对静止区域及运动区域像素区别对待,因此有效改善了视频运动区域的重建效果,提高了运动区域重构图像的平滑度,减少了“块效应”。3)当获取视频过程中遇到外界光照变化、相机自动调节等因素时,难免造成视频序列曝光量变化,导致图像光度不均匀。当光度在帧间变化(即帧内光度均匀、但是每幅图像光度均不相等)时,本文在进行几何配准后首先建立仿射光度配准模型,其次采用传统MAP算法进行重建;当光度在帧内变化(即图像中存在局部曝光过度或局部曝光不足的区域)时,在进行几何配准之后,首先基于直方图计算光度函数,其次采用双边正则化MAP算法进行重建。实验表明,两种算法都能在重建高分辨率图像的同时消除光度差异,取得良好的重建效果。
【作者】贾苏娟;
【导师】韩广良;
【作者基本信息】中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所),机械电子工程,2013,硕士
【关键词】超分辨率重建;运动估计;VP-Tree;非局部均值;光度非均匀;HOG;MAP;双边正则化;

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