图像超分辨率重建系统的研究与实现

【摘要】：近年来,随着因特网的日益普遍,移动通信行业的迅猛发展以及各种各样的多媒体业务(高清电视、视频监控、数字图书馆、可视电话、视频会议等)的不断涌现,图像和视频技术越来越得到广泛的应用。客观世界的场景含有丰富多彩的信息,但是由于受到图像采集系统等硬件设备的成像条件和成像方式的限制,想要获得原始场景中的所有信息几乎是不可能的。硬件设备分辨率的限制会使图像丢失某些高频信息。超分辨率重建技术就是运用某些算法,克服现有成像系统分辨率不高的限制,以达到获得高质量图像的目的。因此,超分辨率重建算法具有广阔的研究前景和发展空间。本文主要研究了单幅图像的超分辨率重建算法,深入分析研究现有图像超分辨率重建算法。本文主要工作如下:1.针对基于插值的超分辨率重建算法,本文首先分析了传统的最邻近插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法和牛顿插值算法,并且针对传统牛顿插值算法只考虑了图像单一方向上的像素信息,造成图像相关信息的丢失,致使重建图像边缘模糊,图像质量不高的缺点,给出了一种改进的牛顿插值算法。该算法充分利用原始图像中像素点的信息,牛顿插值计算并不只是从图像单一方向进行,而是同时考虑图像两个方向的像素信息,因此,应用该算法减少了图像相关信息的丢失,充分地利用了图像中所蕴含的信息,有利于提高插值图像的质量。2.本文在基于小波的超分辨率重建算法原理的基础上,针对Contourlet轮廓波多分辨率、多尺度、多方向性的特点,提出一种基于Contourlet小波和改进牛顿插值的图像超分辨率重建算法。实验结果表明,该算法提高了图像的清晰度,更好地保护了图像的细节信息,边缘更加清晰可辨,提高了图像的视觉效果。在此基础上,本文构建了一个单幅图像的超分辨率重建系统。
【关键词】：单幅图像 超分辨率重建 牛顿插值 Contourlet小波 图像质量
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41