基于正則化模型的圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、在數(shù)字圖像處理技術(shù)中，超分辨率重建方法在時(shí)下較為流行，并且具有極高的研究?jī)r(jià)值。該方法是對(duì)采集到的同一場(chǎng)景中多幅較低分辨率圖像，利用這些圖像中所附帶的信息結(jié)合重建算法估計(jì)出一幅或多幅高分辨率圖像的過(guò)程。本文對(duì)圖像超分辨率重建原理和過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)的分析，著重研究了重建模型中起關(guān)鍵作用的正則項(xiàng)以及調(diào)整正則項(xiàng)和保真項(xiàng)平衡效果的正則化參數(shù)，針對(duì)兩者的性能與對(duì)重建效果的影響，主要做了以下工作：
　?。?）提出一種基于范數(shù)的非凸正則化超分辨率重

2、建算法。本文首先詳細(xì)描述了圖像重建方法需要達(dá)到的要求，并對(duì)于范數(shù)正則化算子和正則項(xiàng)的選取方法進(jìn)行了深入的分析和實(shí)驗(yàn)對(duì)比。考慮到傳統(tǒng)的超分辨率重建過(guò)程中對(duì)圖像去噪和局部邊緣細(xì)節(jié)保持的相對(duì)不足，以及模型解的稀疏性問(wèn)題，本文在范數(shù)重建算法框架下，結(jié)合BTV正則化方法提出了一種新的重建方法。針對(duì)非凸問(wèn)題的求解，本文利用迭代重加權(quán)最小二乘法轉(zhuǎn)化，使其可以通過(guò)梯度下降法進(jìn)行最終求解，并對(duì)求解過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化，以一種基于范數(shù)正則化算子的圖像快速超分辨率

3、重建方法改善其迭代效率。此方法較好地結(jié)合了 BTV正則化方法的雙邊濾波原理與范數(shù)正則化算子的稀疏性對(duì)大自然圖像的超分辨率重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)比Tikhonov、TV、BTV正則化方法，本文提出的改進(jìn)算法在直觀視覺(jué)體驗(yàn)與量化的圖像處理評(píng)價(jià)指標(biāo)上都有一定的提升。
　?。?）一個(gè)好的圖像超分辨重建算法需要一個(gè)可以針對(duì)圖像不同區(qū)域適應(yīng)度相符的正則化參數(shù)。在傳統(tǒng)的重建算法中，對(duì)于正則化參數(shù)的選取，大多是采用經(jīng)驗(yàn)選取的方法，通過(guò)幾次重建結(jié)果