基于學習的視頻超分辨率重建算法研究及實現.pdf

1、超分辨率重建是采用軟件方法對圖像或者視頻進行一系列的分析處理，提高圖像或視頻分辨率的一種數字圖像處理技術。利用超分辨率重建技術能夠在不升級現有采集設備的情況下，提高采集圖像的分辨率；也能夠在不增加傳輸信號帶寬的情況下，改善圖像或視頻的畫面質量。因此，超分辨率重建技術具有良好的研究價值和廣泛的應用前景。本文就超分辨率重建技術進行研究，內容包括面向超分辨率重建的預處理技術、基于學習的超分辨率重建算法以及視頻超分辨率重建演示系統的開發(fā)與實現。

2、
　　本文在面向超分辨率重建的預處理技術方面，主要研究圖像中混合高斯噪聲的去除問題，提出一種自適應的混合高斯噪聲去除算法。算法結合變換域和空間域思想，提出基于塊和濾波的噪聲參數估計方法，自適應的估計混合高斯噪聲參數，然后利用估計得到的噪聲參數進行圖像去噪，將多幅去噪圖像進行簡單的數據融合，最終獲得去噪圖像。實驗表明，所提算法很好地對混合高斯噪聲參數進行了估計，去噪圖像的主觀效果良好。在超分辨率重建算法研究方面，本文重點研究了基于流

3、形學習的超分辨率重建算法，提出一種改進的基于鄰域嵌入的快速超分辨率重建算法。算法在局部線性嵌入(Local Linear Embedding，LLE)的思想框架下，研究實現快速高效重建圖像的方法。提出一種包括基于DCT系數的樣本訓練集分類方法、簡單有效的高低分辨率特征抽取辦法和自適應選擇重建方法的超分辨率重建算法。實驗表明，本文的超分辨率重建算法在提高重建質量的同時，大大提升了算法速度。在視頻超分辨率重建系統實現方面，本文基于Direc