基于视频序列超分辨率图像重建

种混合方法收敛到全局最优解。基于视频序列的超分辨率图像重建与传统的图像重建相比,不仅可以利用单信息。因此,基于视频序列的超分辨率图像重建成为最近的研究热点。围广,同时估计精度也很高。超分辨率重建算法是实现超分辨率图像重建的重点,第三章观察模型与运动估计。本章首先介绍了图像采集及退化过程的观察等袽和等三种算法融合为统一的算法族。混合疨方法相当于在兰扑惴ǖ牡讨屑尤肓艘恍┫妊橹J丁@砺壑っ鳎幅图像的信息和物体的先验信息,充分利用了不同图像间的补充信息。在传统的单幅图像重建问题中,仅有一幅输入图像可以利用,而基于视频序列的超分辨率图像重建却可以利用存在于一个降采样、退化的视频图像序列中附加的时空数据本文主要工作是简单介绍了超分辨率图像重建的研究背景和研究意义、国内外的研究现状、主要概念和理论基础,然后详细阐述和研究了超分辨率图像重建中的运动估计和重建算法两部分。精确的亚像素运动估计是超分辨率图像重建的关键。本文讨论了三种运动估计方法:频域法、块匹配法和光流法。然后在法和分级块匹配法的基本原理的基础上,提出一种改进法,该方法可获得亚像素精度的运动信息。实验证明,该方法不但运算量少,原理简单,适用范本文在详细分析和研究凸集投影算法的基础上,结合基于超完备稀疏表示的图像去噪,提出了一种改进的凸集投影算法,并通过实验证明了改进的凸集投影算法对低信噪比的视频图像序列的超分辨率图像重建的有效性。’论文的具体结构安排如下:第一章绪论。阐述了课题提出的背景和意义以及研究现状,最后介绍了论文的主要内容和结构。第二章基于视频序列的超分辨率图像重建的理论基础。介绍了超分辨图像重建的主要概念以及解析拓延理论、信息叠加理论和非线性操作理论等一系列超分辨图像重建的理论基础。模型,然后详细阐述了频域、块匹配和光流场三种常见运动估计方法的原理。最后在方法和分级匹配方法的基础上,提出了一种改进的方法,该方第一章绪论