超分辨率重建问题的研究

论文题目: 超分辨率重建问题的研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 计算机应用技术

作者: 郭晓新

导师: 庞云阶

关键词: 超分辨率重建,图像配准,图像复原,正则化约束,插值,运动估算,逼近,光流场,变换,频谱

文献来源: 吉林大学

发表年度: 2005

论文摘要: 图像超分辨率是指从一组低质量、低分辨率图像中产生高质量、高分辨率图像的图像处理算法。人们总是对图像质量不断提出更高的要求,所以图像细节水平在一些计算机视觉算法性能中具有决定性的作用。当由于造价问题或者硬件的物理限制而无法通过更换传感器来改善分辨率的时候,求助于超分辨率算法就成为一个自然的选择。即便是可以获得更好的物理设备或仪器,超分辨率算法仍不失为一种既廉价又方便的替代选择。目前,研究者在不断寻求和探索关于超分辨率图像重建的数学模型、理论框架和高效的数值计算方法。图像配准、运动估算和正则化约束是其中正迅速发展和不断完善的一些领域。本文在力求全面分析超分辨率重建技术的同时,对这三个领域进行了探索和研究,给出了超分辨率重建在荧光造影图像序列中的应用,并给出了自己的研究观点和实验效果,归纳如下: (1) 本文提出了基于分析Fourier-Mellin 变换的图像配准方法,该方法能够计算因几何变换而错位的两幅图像间的变换参数。该配准方法由于采用了笛卡尔坐标系下的分析Fourier-Mellin 变换的数值逼近,所以降低了再采样误差的影响,具有较高的准确性;而且与使用相关函数的传统方法相比,该方法获得了明显的效率改进。(2) 为了实现基于光流方法的超分辨率重建,本文基于对光流计算中二阶和四阶偏微分方程约束的光滑效果的分析,提出了用于改善运动估算精度的带有四阶偏微分方程约束的局部与全局混合方法。这一方法可被视为光滑性约束与非连续性保持互为补充的一个例证。(3) 本文提出了荧光造影图像序列的超分辨率重建方案,该方案将强度约束合并到Miller 正则化公式中以获得保持高强度的能力。针对造影图像的特定需求,本文在数值计算中采用了Q 阶收敛算法,它是一种具有较高收敛率的改进算法;由于合并了投影算子,改进的Q 阶收敛算法具有了更广泛的通用性。

论文目录:

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 超分辨率技术的产生与发展

1.3 研究状况

1.3.1 单帧超分辨率

1.3.2 频域方法

1.3.3 空域方法

1.3.3.1 非均匀插值方法

1.3.3.2 迭代反向投影方法

1.3.3.3 集合理论复原方法

1.3.3.4 统计复原方法

1.3.3.5 MAP-POCS 混合方法

1.3.3.6 滤波方法

1.3.4 小波方法

1.3.5 其它方法

1.4 应用状况

1.5 本文的工作

1.5.1 研究思路

1.5.2 本文的创新点

1.6 本文的组织

第2章 超分辨率重建问题模型

2.1 基本概念

2.1.1 分辨率

2.1.2 超分辨率

2.1.3 图像退化的因素

2.2 超分辨率重建的基本环节

2.2.1 运动补偿

2.2.2 插值

2.2.3 消除模糊与噪声

2.3 观察模型

2.4 超分辨率图像重建算法

2.4.1 非均匀插值方法

2.4.2 频域方法

2.4.3 正则化的超分辨率重建方法

2.4.3.1 确定性方法

2.4.3.2 随机方法

2.4.4 投影到凸集方法

2.4.5 MAP-POCS 混合重建方法

2.4.6 迭代反向投影方法

2.4.7 无运动的超分辨率重建方法

2.5 超分辨率的前沿问题

2.5.1 考虑配准误差的超分辨率

2.5.2 盲超分辨率图像重建

2.5.3 计算高效的超分辨率算法

2.5.4 其它前沿问题

2.6 超分辨率重建的难点

2.6.1 运动估算

2.6.2 退化模型

2.6.3 重建算法

2.7 超分辨率图像的质量评价与重建算法的性能比较

第3章 基于分析 Fourier-Mellin 变换的图像配准

3.1 引言

3.2 配准模型

3.2.1 Fourier 变换

3.2.2 几何变换

3.3 传统的相关函数方法

3.3.1 确定采样数

3.3.2 相关函数方法存在的问题

3.4 基于AFMT 的图像配准的基本思想

3.4.1 标准Fourier-Mellin 变换

3.4.2 分析Fourier-Mellin 变换

3.4.3 平面相似性的平移定理

3.5 算法实现

3.5.1 边界模糊滤波器的设计

3.5.2 Fourier 幅值谱的计算

3.5.3 分析Fourier-Mellin 变换的逼近算法

3.5.4 配准算法

3.6 实验结果

3.6.1 预滤波的性能对比

3.6.2 模拟偏移的配准性能

3.6.3 模拟噪声的配准性能

3.6.4 真实图像的配准性能

3.6.5 计算时间对比

3.7 小结

第4章 带有四阶偏微分方程约束的混合光流估算

4.1 引言

4.2 Bayesian 多帧超分辨率重建

4.2.1 图像序列观察模型

4.2.2 高分辨率图像估算

4.2.3 梯度投影算法

4.3 基于光流方法的运动估算

4.3.1 光流估算

4.3.2 局部与全局混合方法

4.3.2.1 混合方法

4.3.2.2 四阶偏微分方程约束

4.3.3 统一的数学框架

4.3.4 算法实现

4.3.4.1 混合方法的逼近

4.3.4.2 四阶偏微分方程的逼近

4.3.4.3 检测并消除不精确的运动估算

4.4 实验结果

4.4.1 光流估算实验

4.4.2 超分辨率重建实验

4.5 小结

第5章 荧光造影图像序列的超分辨率重建

5.1 引言

5.2 正则化约束

5.2.1 Gauss–Markov 随机场模型(GMRF)

5.2.2 单位模型

5.2.3 总变差模型(T-V)

5.2.4 Huber–Markov 随机场(HMRF)

5.3 强度保持的超分辨率重建方案

5.3.1 强度保持模型

5.3.2 预处理

5.3.2.1 双向滤波器的思想

5.3.2.2 改进的双向滤波器

5.4 算法实现

5.4.1 Q 阶收敛算法

5.4.2 强度评估准则

5.5 实验结果

5.6 小结

第6章 结论

附录 缩略语表

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文及其他成果

发表的论文

出版的专著

摘要

ABSTRACT

致谢

发布时间: 2006-01-17

参考文献

• [1].用于时间反演远场超分辨率成像的微结构阵列研究[D]. 高强.电子科技大学2018
• [2].红外成像系统超分辨率重建技术研究[D]. 李方彪.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)2018
• [3].图像及视频序列中人脸超分辨率重建技术研究[D]. 薛翠红.河北工业大学2012
• [4].同视域多帧视觉影像超分辨率重建技术研究[D]. 江涛.山东科技大学2005
• [5].超分辨率重建中若干问题的研究[D]. 袁建华.中国科学院研究生院（电子学研究所）2006
• [6].图像超分辨率重建关键技术的研究[D]. 程燕.上海交通大学2007
• [7].基于图像建模理论的多幅图像正则化超分辨率重建算法研究[D]. 邵文泽.南京理工大学2008
• [8].三线阵影像超分辨率重建[D]. 范冲.中南大学2007
• [9].空间超分辨率图像重建算法研究[D]. 李展.华南理工大学2012
• [10].低质量监控视频人脸超分辨率技术研究[D]. 卢涛.武汉大学2013

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