单幅图像超分辨技术研究

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1、西南科技大学研究生学位论文单幅图像超分辨技术研究年级2013姓名赵小乐申请学位级别硕士专业软件工程指导教师吴亚东教授ClassifiedIndex:TP391U.D.C:621.3SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisResearchonSingleImageSuper-ResolutionTechnologiesGrade:2013Candidate:ZhaoXiaoleAcademicDegreeAppliedfor:Ma

2、sterSpeciality:SoftwareEngineeringSupervisor:Prof.WuYadongDec.24,2015独创性声明本人诉明所吊交的论文是化个人化哥师指导下化行的研巧工作及収巧的研ｆｉ巧化ｉ化所化．除／文中特別加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含巧他‘人＾巧＾＾：火或撰写过的研巧化采，化不位含为获得西南科技大学或巧它教育机构一的巧位成化１＾而化用过的＾＜１抖。与巧同工作的同志对本研究所做的任何巧献均ｄ么论义中化／叫确的说明并农示了谢意。＂、铭打：、也

3、Ｉ乐曰期：２＾１６．关于论文使用和授权的说明目本人完全ｒ解两南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，Ｐ：学校有权倍阅可Ｌ：■Ｊ保巧学位论文的技印件．允许该论文被巧阅和：学校公布该论文的全部。或部分内巧，可Ｗ采用彫印、缩印或其他巧制手段保存论文（保密的学化论文在解密后应进守此规定）巧扣養ｉ、＞ｉ、导师签扣日期：乐西南科技大学硕士研究生学位论文I摘要数字图像的超分辨（SR,Super-Resolution）重建是计算机视觉中一个很重要的基础性问题，也是计算机视觉领域由来已久的研

4、究热点，在工业、农业、军事和医疗等领域有着广泛的应用。图像超分辨重建技术的发展历程大致经历了三个阶段：基于传统插值理论的方法、基于模型/重建的方法和基于机器学习的方法。基于插值的方法以数据的连续性假设为基础，重建效果较差却一般具有很高的时间效率，是目前应用范围最为广泛的一类技术。但这类技术种类繁多，目前还没有从理论角度对这类方法进行统一说明的相关文献资料；基于重建的技术一般是通过对数字图像成像的逆过程进行建模来重建高分辨率图像，这类方法重建效果比插值方法好，但时间性能较差，而且对缩放因子比较敏感，很少用在

5、实际应用中；基于机器学习的方法是目前最有前景的一类技术，也是该领域当前的研究热点内容。但是，训练样本的兼容性和质量，以及时间性能是这类技术面临的主要问题。针对上述超分辨技术存在问题，本文对数字图像超分辨技术进行了广泛而深入的研究，并分别提出了相应的解决方案。本文的主要贡献如下：1.通过大量的理论分析和实验验证，发现诸多传统多项式插值技术之间的本质规律和内在联系。本文利用密切多项式近似的理论框架为当前大多数多项式插值算法提供了统一的理论描述和规律性的解决方案。这一理论框架既可以用于对现有插值算法进行分析与比

6、较，又可以用于开发新的插值算法。2.提出了一种基于模型/重建的图像超分辨算法。该算法通过泰勒展开式对输入图像进行预处理，使输入图像处于一种过度处理状态，再利用曲率逆向扩散对其进行调整。这种改变迭代初始状态的处理既可以有效缩短处理时间，又可以提高结果图像的对比度和清晰度。3.重点研究了基于机器学习的超分辨技术，针对训练样本质量和时间效率问题提出了基于盲模糊估计与词典学习的单幅图像超分辨算法，从减少低西南科技大学硕士研究生学位论文II分辨率特征空间与高分辨率特征空间之间的差异性的角度提出了基于统一最小二乘规则

7、的单幅图像超分辨算法。为了进一步提高机器学习方法的时间效率，采用锚定邻域回归对上述方法进行了改进并取得了明显效果。4.基于选择性块处理策略（SPP,SelectivePatchProcessing）和自然图像的非局部自相似性（NLSS,Non-LocalSelf-Similarity）提出一种改进的盲模糊估计算法，通过选择性地利用索引块并自适应地确定邻域块数量进行模糊核估计，在有效提高了模糊核估计精度和算法收敛速度的同时，还大大减少了单次迭代的时间消耗。关键词：图像超分辨多项式插值偏微分方程机器学习模糊核

8、估计西南科技大学硕士研究生学位论文IIIAbstractSuperresolution(SR)fordigitalimagesisafundamentallyimportantissueandresearchhotspotincomputervision,whichhaswideapplicationsinindustryandagriculture,militaryandmedicaltreatmentetc.Histori