论文摘要
视频图像增强是目前图像处理研究领域的热点之一,采用超分辨率重建技术对图像进行增强也是较为流行的一种方法。图像超分辨率重建主要是指从多幅低分辨率图像中重建出高分辨率图像,满足实际生活中的一些需要。该技术不但可以降低图像获取装置的成本,也可以有效的对场景中所待检测的物体进行图像处理,提高图像的分辨率,消除由光学系统成像时所带来的模糊和噪声。同时,超分辨率重建技术也在公共安全、遥感侦测、文物保护、医学成像等各个领域有着普遍的应用。本文详细的阐述了图像超分辨率技术的基础理论方法,对其重建依据、观测模型、基本算法都做了全面介绍,并对一些算法进行了比较说明。在图像配准方面,对于其原理、步骤、方法都进行一定程度的研究。分别对光流法和块匹配法两种主流方法进行研究,所取得的运动估计效果也较为满意。并针对块匹配中三步搜索策略的第一步步长较大问题,提出了改进的方法。可以有效的避免图像配准时的所产生的误差,对于小范围的运动估计也有较好的效果,使得图像配准更加准确、高效。在超分辨率重建算法中,主要针对最大后验概率法提出改进算法。在引用先验模型的基础上,对先验模型的变量参数进行最优值求解,使得估计的高分辨率图像的解为最优。对目标函数中的调整参数进行自适应处理,解决了传统算法中直接设定导致图像估计不充分的问题。使得最终得到的图像更加的清楚,在细节保持,整体平滑都有较好的效果。根据改进的搜索策略和重建算法进行了仿真实验,并从主观和客观两个方面对超分辨率重建后的图像质量进行评估,取得了较好的效果。本文最后对图像超分辨率技术进行展望,同时提出了一些研究中还需解决的问题。