【摘要】：圖像超分辨重建是一種有效的圖像分辨率增強(qiáng)技術(shù),該技術(shù)能利用一個或多個低分辨率圖像生成一幅包含更多高頻細(xì)節(jié)的高質(zhì)量圖像,在視覺信息處理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。目前,大多數(shù)基于實(shí)例學(xué)習(xí)的圖像超分辨重建方法通常采用簡單的線性映射模型建立低分辨與高分辨圖像之間的變換關(guān)系,盡管有效,但簡單的線性模型難以準(zhǔn)確表示低分辨與高分辨圖像之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,導(dǎo)致重建質(zhì)量達(dá)不到人們滿意的效果。針對上述問題,本文利用集成學(xué)習(xí)的思想,從集成學(xué)習(xí)框架的構(gòu)造、學(xué)習(xí)樣本的選擇和集成模型的優(yōu)化等方面,對基于實(shí)例學(xué)習(xí)的單幀圖像超分辨重建技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,主要研究成果包括:(1)提出了一種基于實(shí)例學(xué)習(xí)的殘差復(fù)現(xiàn)圖像超分辨重建方法。該方法針對單個線性回歸函數(shù)不能較好地表征低分辨圖像與高分辨圖像之間復(fù)雜的非線性關(guān)系而容易導(dǎo)致圖像重建結(jié)果過擬合或欠擬合問題,利用級聯(lián)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和字典學(xué)習(xí)算法,由粗到精地建立低分辨與高分辨圖像之間的多組殘差回歸映射模型,從而獲取低分辨與高分辨圖像之間更加有效的變換關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比已有的同類實(shí)例回歸圖像超分辨重建算法,該方法在主、客觀質(zhì)量評價方面均具有更好的重建效果。(2)提出了一種基于自適應(yīng)增強(qiáng)(Adaptive Boosting,簡稱AdaBoost)回歸的圖像超分辨重建方法。該方法針對集成模型中對圖像塊利用不充分,集成空間復(fù)雜度過高的問題,利用AdaBoost思想學(xué)習(xí)多個弱回歸器組合成一個強(qiáng)回歸器,將初始弱回歸器和強(qiáng)回歸器結(jié)合用于超分辨重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在具有較好的重建效果的同時,具有較低的計(jì)算空間復(fù)雜度。(3)提出了一種優(yōu)化的AdaBoost回歸圖像超分辨重建方法。該方法針對AdaBoost回歸模型計(jì)算空間復(fù)雜度過高的問題,利用回歸基學(xué)習(xí),對學(xué)習(xí)得到的回歸器通過編碼學(xué)習(xí)得到回歸基和編碼系數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在對圖像塊充分利用的同時,能有效緩解空間復(fù)雜度較高的問題。(4)提出了一種基于集成回歸基學(xué)習(xí)的圖像超分辨重建方法。該方法針對已有實(shí)例學(xué)習(xí)及集成學(xué)習(xí)模型中,邊緣結(jié)構(gòu)信息對圖像塊敏感的問題,在集成學(xué)習(xí)框架下對圖像進(jìn)行完整重建后再學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅能緩解集成學(xué)習(xí)方法的空間復(fù)雜度較高的問題,還能有效保持圖像良好的邊緣信息,具有更好的重建效果。綜上所述,本文提出了四種新的圖像超分辨方法,有效克服了現(xiàn)有基于實(shí)例學(xué)習(xí)超分辨方法存在的不足,不僅在重建清晰圖像邊緣和恢復(fù)豐富紋理信息方面取得了良好的效果,還在緩解空間復(fù)雜度上取得了一定的效果,為圖像超分辨重建技術(shù)奠定了一定的基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP181

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本文編號：2594977