【正文】 圖像超分辨率重建技術(shù)研究摘 要超分辨率圖像重建是指將一系列各自包含一部分不同圖像細(xì)節(jié)的相似低分辨率圖像通過(guò)一定方法融合成一幅高分辨率圖像的處理方法。對(duì)于一定的數(shù)字成像系統(tǒng)，通過(guò)超分辨率圖像重建可以得到高質(zhì)量的圖像而不需要提高系統(tǒng)的硬件性能，因此它可以被廣泛應(yīng)用于圖像處理的各種領(lǐng)域中。超分辨率圖像重建算法可以分為兩大類，即頻域算法和空域算法。頻域算法是早期的超分辨率重建算法，只能對(duì)全局位移的圖像序列進(jìn)行處理，空域算法使用通用的觀察模型，具有更好的適應(yīng)性和重構(gòu)效果，是目前的主要研究方向。其中POCS算法利用投影至凸集的原理進(jìn)行圖像重建，算法直觀而且有效，是最有前途的超分辨率重建算法之一。在序列圖像超分辨率重建算法中，本文對(duì)POCS方法做了比較細(xì)致的研究，針對(duì)用常規(guī)POCS算法重建的高分辨率圖像中出現(xiàn)的導(dǎo)致圖像邊緣質(zhì)量下降的現(xiàn)象,分析了圖像邊緣模糊形成的原因，對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了邊緣保持的POCS算法，用基于梯度的插值算法來(lái)獲取POCS的初始值，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠得到較好的視覺(jué)效果，明顯地提高重建圖像的邊緣質(zhì)量。關(guān)鍵詞：超分辨率復(fù)原，凸集投影，邊緣保持ABSTRACTSuperresolution image restoration is a method that bines multiple similar but not identical lowresolution images into a higher resolution single image. In a particular digital imaging system,using superresolution methods can help to obtain higher quality images without up grading system hard ware,therefore superresolution techniques can be applied to vast imageprocessing areas.Superresolution techniques can be divided into two main categories:frequency domain methods and spatial domain methods. Frequency domain methods are earlier superresolution methods,they can only deal with image sequences that only translational motions are allowed. Spatial methods use general observation models,they have better adaptability and performance. In POCS method,projection onto convex sets theories is employed to realize superresolution restoration,it is intuitive in theoretical and has good reconstruction performance. POCS is one of the most promising superresolution restoration methods.In sequence LR images reconstruction,the research work in this paper focuses on POCS,analyzing the factors which influence the results of super resolution. According to the traditional superresolution image reconstruction algorithm led to the blur edge of reconstructed high image. With an analysis of the reason which led to the blur edge of highresolution reconstruction image,a new image interpolation based on gradient is proposed,it kept large information of the image edge. Use this new image interpolation to get the original value of the POCS. The experimental tests show that this algorithm can significantly improve the quality of the reconstruction image.Key words：superresolution restore, projection onto convex sets, edge maintain 目 錄中文摘要 ⅠABSTRACT Ⅱ1緒論 1 研究背景及研究意義 1 圖像超分辨率重建的應(yīng)用 2 本論文的主要研究?jī)?nèi)容及其完成的工作 32 超分辨率圖像重建算法研究 4 概述 4 頻域方法 5 空域方法 6 非均勻空間樣本插值算法 6 迭代反投影算法 7 凸集投影算法 7 最大后驗(yàn)概率估計(jì)和最大似然估計(jì)算法 7 混合MAP/POCS方法 8 83 POCS算法及其改進(jìn)算法的實(shí)現(xiàn) 11 11 12 運(yùn)動(dòng)估計(jì) 12 13 POCS圖像重建算法步驟 13 144 試驗(yàn)結(jié)果與分析 16 16 175 結(jié)論 18 論文總結(jié) 18 工作展望 18參考文獻(xiàn) 201 緒論 伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息處理技術(shù)和視覺(jué)通信技術(shù)的高速發(fā)展，人類進(jìn)入了一個(gè)全新的信息化時(shí)代。人們所能能夠獲取的知識(shí)量呈爆炸式的增長(zhǎng)，因此迫切的要求信息處理技術(shù)不斷的完善和發(fā)展，以便能夠?yàn)槿藗兲峁└臃奖?、快捷和多樣化的服?wù)。數(shù)字圖像及其相關(guān)處理技術(shù)是信息處理技術(shù)的重要內(nèi)容之一，在很多領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。對(duì)于數(shù)字圖像在一些情況下一般要求是高分辨圖像，如：醫(yī)學(xué)圖像要求能夠顯示出那些人眼不能辨別出的細(xì)微病灶；衛(wèi)星地面要求衛(wèi)星圖像至少能夠辨別出人的臉相甚至是證件；有些檢測(cè)識(shí)別控制裝置需要足夠高分辨率的圖像才能保證測(cè)量和控制的精度。因此提高圖像分辨率是圖像獲取領(lǐng)域里追求的一個(gè)目標(biāo)。1970年以來(lái)，CCD和CMOS圖像傳感器廣泛的被用來(lái)獲取數(shù)字圖像，在很多的應(yīng)用場(chǎng)合，需要獲取高分辨圖像，提高圖像分辨率最直接的方法是提高成像裝置的分辨力，但是受傳感器陣列排列密度的限制，提高傳感器的空間分辨率越來(lái)越難，通常采用的方法是減少單位像素的尺寸（即增加單位面積內(nèi)的像素?cái)?shù)量），對(duì)于數(shù)字?jǐn)z機(jī)，比如CCD，就是減少其傳感單元的尺寸從而提高傳感器的陣列密度，使其能夠分辨出更多場(chǎng)景細(xì)節(jié)。但是這樣將導(dǎo)致數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的價(jià)格大幅度提高。技術(shù)工藝的制約也限制了圖像分辨率的進(jìn)一步提高。事實(shí)上隨著像素尺寸的減少，每個(gè)像素接收到的光照強(qiáng)度也隨之降低，傳感器自身的噪聲將嚴(yán)重影響圖像的質(zhì)量，造成拍攝的影像信噪比不高，因此，像素尺寸不可能無(wú)限制的降低，而是有下限的，當(dāng)CCD傳感器陣列密度增加到一定程度時(shí)，圖像的分辨率不但不會(huì)提高反而會(huì)下降，這是因?yàn)楫?dāng)CCD陣列密度增加到一定的程度即傳感單元變得相當(dāng)小時(shí)，將使產(chǎn)生的圖像光電信號(hào)變得非常微弱而被傳感單元的噪聲嚴(yán)重污染甚至淹沒(méi)從而導(dǎo)致圖像退化。其他使圖像降質(zhì)退化的因素還有將場(chǎng)景物體的運(yùn)動(dòng)模糊、系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)模糊、采樣量化模糊以及電路噪聲等。所有這些制約圖像分辨率提高的因素或者是物理客觀的或者是隨機(jī)存在的，很多都不是現(xiàn)有的技術(shù)所能夠控制的。因此通過(guò)改善成像裝置硬件的分辨力來(lái)提高圖像的分辨能力是有限的也是不切實(shí)際的。因此，需要一種有效的方法來(lái)克服圖像傳感器的這些限制。解決這一問(wèn)題的一個(gè)實(shí)用而有效的方法就是圖像的超分辨率重構(gòu)技術(shù)，其不需要昂貴的圖像獲取設(shè)備，只需要通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件的處理就能獲得更高分辨率的圖像。因此，用該方法來(lái)提高圖像分辨率所需要的代價(jià)很低。 圖像超分辨率重建的應(yīng)用 由于超分辨率重建技術(shù)在一定條件下，可以克服圖像系統(tǒng)內(nèi)在分辨率的限制，提高被處理圖像的分辨率，因而超辨率技術(shù)的應(yīng)用正在快速的增長(zhǎng)，在視頻、遙感、醫(yī)學(xué)和安全監(jiān)控等領(lǐng)域具都有十分重要的應(yīng)用。例如：(1) 在數(shù)字電視(DTV)向高清晰度電視(HDTV)過(guò)度階段，僅有部分電視節(jié)目會(huì)以HDTV的形式播出，不少節(jié)目采用的是DTV的形式。因此，可以利用超分辨率重建技術(shù)將DTV信號(hào)轉(zhuǎn)化為與HDTV接收機(jī)相匹配的信號(hào)，提高電視節(jié)目的兼容性。(2) 在采集軍事與氣象遙感圖像時(shí)，由于受到成像條件與成像系統(tǒng)分辨率的限制，不可能獲得清晰度很高的圖像,而通過(guò)利用超分辨率重建技術(shù)，在不改變衛(wèi)星圖像探測(cè)系統(tǒng)的前提下，可實(shí)現(xiàn)高于系統(tǒng)分辨率的圖像觀測(cè)。在公共安全領(lǐng)域，超分辨圖像重建技術(shù)也有著很廣闊的應(yīng)用，超分辨率圖像重建技術(shù)可以利用普通監(jiān)視錄像資料，重建出高清晰的目標(biāo)圖像，從而有利于相關(guān)人員的辨識(shí)。(3) 在醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中（如CT、MRI和超聲波儀器等），可以用超分辨率重建技術(shù)來(lái)提高圖像質(zhì)量，對(duì)病變目標(biāo)進(jìn)行仔細(xì)地檢測(cè)，在醫(yī)學(xué)檢測(cè)中往往需要通過(guò)層析成像技術(shù)識(shí)別并確定出病體的精確位置及詳細(xì)情況：如陰影的邊緣、病體占位的大小及位置等。由于硬件設(shè)備及