【摘 要】
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超分辨率图像重建在现代生活和应用中,发挥着重要的作用,其应用范围遍及国防、医疗、安全、航空等重要领域。对超分辨率图像进行重建,需要从造成图像模糊的成因出发去解决问
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超分辨率图像重建在现代生活和应用中,发挥着重要的作用,其应用范围遍及国防、医疗、安全、航空等重要领域。对超分辨率图像进行重建,需要从造成图像模糊的成因出发去解决问题,如果只从硬件方向考虑要求不断提高仪器的精密性,会有成本高、工艺水平有限等问题,所以还需要提高算法的有效性,使用数字信号处理的方法,从低分辨率图像中恢复高清图像。目前主流的思路是将除噪声以外其他造成图像模糊的原因建模为一个点扩散函数(point spread function,以下简称PSF),图像模糊可以看成是PSF与高清图像的卷积和噪声共同作用的结果。通过精确估计PSF来达到图像重建的目的。本文对PSF的估计和建模算法包含以下几部分:首先对传统使用刀刃法进行PSF估计的算法进行分析找出其优缺点,并做改进,采用面积权重法有效的估算出具有可分离性的PSF最优解;目前在利用Radon变换估计PSF最优解时都是基于模糊图像上的单边缘,并未对边缘距离小于PSF直径的情况做研究,所以本文针对该情况做了深入分析,对边缘距离属于[r,2r](r为PSF半径)区间的图像采用拼接法建立数学模型,边缘距离小于r的情况采用补0的方法估算PSF;本论文还对Radon变换法受噪声的影响程度做了实验分析,发现Radon变换对噪声的敏感度很高。通过大量实验比较,本课题提出的PSF估计算法具有很高的准确性和鲁棒性,可以更好的刻画出图像降质过程,有效的提高超分辨率图像重建效果。
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