压缩视频超分辨率重建的研究与实现

论文摘要

随着科技发展,视频监控系统的成本不断下降,视频监控已成为公共、娱乐场所安全技术防范和内部管理必不可少的一部分。今天,城市环境附近发生的犯罪很多定都涉及视频。警方收集到的证据越来越多的来自于监控摄像机捕捉到的犯罪活动录像,这些录像视频为侦查人员提供了有力的视听证据和侦查线索。为满足打击犯罪行为的需求,各级公安技术部门现在都很重视建立内部法庭科学视频图像分析部门,以利用这一普遍存在的物证源。本文以此为出发点,在分析视频压缩特点的基础上,研究适用于压缩视频的超分辨率算法。回顾了两种比较优秀的超分辨率算法:基于贝叶斯估计的MAP法、基于凸集投影理论的POCS法。本文借鉴了Gunturk的MAP法,将其应用于实际压缩视频的超分辨率重建。本文通过分析DCT变换和量化过程,采用了变换域噪声的均匀分布模型,用于估计空间域量化噪声的协方差矩阵,使得超分辨率重建过程更加符合压缩视频的实际。本文使用了混合MAP-POCS算法来解决压缩视频的超分辨率重构问题,既能够保持图像的边界信息,也能够确保存在唯一解。针对视频压缩算法中的分块变换导致的块效应,本文在POCS的约束条件中采用了去除块效应的约束集,将去除块效应的操作融入混合MAP-POCS算法的框架中,在图像重构过程中一起处理。为了验证算法在理想应用条件下和真实压缩视频条件下的性能,本文分别针对综合生成的多帧图像和实际压缩视频这两种不同的情况进行了仿真实验。实验结果证实,相对于高码率压缩条件,本文采用的算法在低码率的压缩条件下具有更好的重构效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 超分辨率图像恢复算法的研究现状
• 1.3 本文结构
• 第2章 超分辨率算法与视频压缩编码概述
• 2.1 超分辨率技术的理论基础
• 2.1.1 解析延拓理论
• 2.1.2 信息叠加理论
• 2.1.3 非线性操作
• 2.1.4 图像退化的因素
• 2.2 超分辨率图像恢复的问题描述
• 2.3 序列图像的超分辨率算法概述
• 2.3.1 频域法
• 2.3.2 空域法
• 2.3.3 总结与比较
• 2.4 数字视频压缩编码技术
• 2.4.1 离散余弦变换
• 2.4.2 量化
• 2.4.3 运动估计和运动补偿
• 2.5 本章小结
• 第3章 压缩视频的混合MAP-POCS重建算法的设计与实现
• 3.1 压缩视频的超分辨率模型
• 3.2 SR重建算法
• 3.2.1 压缩视频的MAP算法
• 3.2.2 压缩视频的POCS算法
• 3.3 去块效应的混合MAP-POCS超分辨率算法
• 3.3.1 量化噪声模型的分析
• 3.3.2 去块效应的混合MAP-POCS超分辨率算法
• 3.3.3 算法实现
• 3.4 本章小结
• 第4章 MAP-POCS重建算法的仿真验证
• 4.1 多帧压缩图像重建的综合仿真验证
• 4.1.1 验证目的
• 4.1.2 算法验证的实施过程
• 4.1.3 验证结果与分析
• 4.2 压缩视频图像重建的仿真验证
• 4.2.1 验证目的
• 4.2.2 算法验证的实施过程
• 4.2.3 验证结果与分析
• 4.3 本章小结
• 第5章 总结及展望
• 5.1 课题总结
• 5.2 存在问题及研究展望
• 5.2.1 存在的问题
• 5.2.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢