目錄
第1 章緒論 1
1.1 超分辨率重建的背景及意義 1
1.2 圖像超分辨率的基本概念 3
1.3 圖像超分辨率重建原理 5
1.4 圖像超分辨率重建的頻域方法 7
1.4.1 基于傅里葉變換的頻域重建法 7
1.4.2 基于離散余弦變換的頻域重建法 7
1.5 圖像超分辨率重建的空域方法 8
1.5.1融合-復(fù)原法 8
1.5.2 統(tǒng)計方法 9
1.5.3 基于集合理論的重建方法 13
參考文獻(xiàn) 14
第2章基于優(yōu)化-最小求解的廣義總變分圖像超分辨率重建 22
2.1 問題描述 23
2.1.1 MAP 圖像超分辨率重建的求解框架 23
2.1.2 正則化函數(shù)的選取原則 24
2.2 廣義總變分正則項 25
2.2.1雙邊總變分(BTV)的思想 25
2.2.2改進(jìn)的BTV——廣義TV正則項 26
2.3基于優(yōu)化-最小算法的GTV圖像超分辨率重建方法 27
2.3.1 MM 算法 28
2.3.2基于優(yōu)化-最小算法的GTV圖像超分辨率重建方法推導(dǎo)與求解步驟 28
2.4 實驗結(jié)果與分析 30
2.4.1 遙感圖像超分辨率重建實驗 30
2.4.2標(biāo)準(zhǔn)測試圖像Lena的超分辨率重建 33
2.4.3標(biāo)準(zhǔn)測試圖像Cameraman的超分辨率重建 34
參考文獻(xiàn) 37
第3 章基于混合確定度和雙適應(yīng)度歸一化卷積的超分辨率重建 39
3.1 基于多項式基的歸一化卷積與雙邊濾波器 40
3.1.1 利用多項式基的歸一化卷積框架 40
3.1.2 加權(quán)最小二乘解 41
3.1.3 雙邊濾波器及相關(guān)比對 44
3.2 基于混合確定度和雙適應(yīng)度的歸一化卷積 45
3.2.1 基于雙適應(yīng)度的歸一化卷積框架 45
3.2.2 混合確定度函數(shù) 47
3.3 基于改進(jìn)歸一化卷積的超分辨率重建 48
3.3.1 三分步驟法 48
3.3.2 基于混合確定度和雙適應(yīng)度的歸一化卷積融合法 49
3.4 實驗結(jié)果與分析 50
3.4.1 基于高斯確定度和雙適應(yīng)度的歸一化卷積超分辨率重建實驗 51
3.4.2 基于混合確定度和雙適應(yīng)度的歸一化卷積超分辨率重建實驗 53
3.4.3 新超分辨率重建算法在水位測量中的應(yīng)用實驗 55
參考文獻(xiàn) 57
第4 章基于三邊核回歸的圖像超分辨率重建 60
4.1 圖像處理中的回歸問題 60
4.2 核回歸及其在超分辨率重建中的運(yùn)用 62
4.2.1 一維核回歸 62
4.2.2 二維核回歸 64
4.2.3 結(jié)構(gòu)自適應(yīng)核回歸 66
4.3 基于改進(jìn)核回歸的超分辨率重建 68
4.3.1 三邊核回歸 68
4.3.2 基于三邊核回歸的超分辨率重建算法流程 69
4.4 實驗結(jié)果與分析 69
4.4.1 基于三邊核回歸的超分辨率重建算法有效性驗證 69
4.4.2 三邊核回歸超分辨率重建算法在水上橋梁遙感識別中的應(yīng)用實驗 76
參考文獻(xiàn) 78
第5章基于特征驅(qū)動先驗的MAP分塊超分辨率重建 80
5.1基于MAP框架的超分辨率重建 81
5.2基于新型先驗的MAP分塊超分辨率重建 82
5.2.1 不變先驗?zāi)Ｐ偷牟蛔?82
5.2.2 特征驅(qū)動的先驗?zāi)Ｐ?83
5.2.3用于超分辨率重建的分塊MAP框架 84
5.2.4 十字偽影及解決方法 85
5.3 實驗結(jié)果與分析 87
5.3.1 特征驅(qū)動先驗的圖像超分辨率重建實驗 87
5.3.2 基于分塊的圖像超分辨率重建實驗 89
5.3.3 超分辨率重建中十字偽影消除實驗 91
參考文獻(xiàn) 93
第6章基于Tukey范數(shù)和自適應(yīng)雙邊總變分的超分辨率重建 94
6.1 圖像觀測模型和超分辨率重建 94
6.2 Tukey 范數(shù) 95
6.3基于Tukey范數(shù)保真項和自適應(yīng)BTV正則項的SRR算法 98
6.3.1 BTV 正則項 98
6.3.2結(jié)合Tukey范數(shù)和自適應(yīng)BTV正則項的SRR算法 98
6.4 實驗結(jié)果與分析 100
6.4.1標(biāo)準(zhǔn)Lena圖像超分辨率重建實驗 100
6.4.2 遙感圖像超分辨率重建實驗 105
6.4.3 文本圖像超分辨率重建實驗 108
參考文獻(xiàn) 112
第7章基于超視銳度及非連續(xù)自適應(yīng)MRF模型的遙感圖像超分辨率重建 114
7.1 圖像配準(zhǔn) 115
7.2 基于超視銳度機(jī)理的初始圖像估計 116
7.2.1 基于非均勻采樣的立方插值實現(xiàn)超視銳度機(jī)理 116
7.2.2 基于歸一化卷積的超視銳度機(jī)理實現(xiàn) 116
7.3 MAP+DAMRF 超分辨率重建算法 118
7.3.1 MAP 模型 118
7.3.2非連續(xù)自適應(yīng)性MRF(DAMRF)先驗?zāi)Ｐ?119
7.3.3基于GNC優(yōu)化算法的MAP實現(xiàn) 122
7.4 實驗結(jié)果與分析 123
7.4.1 全局平移的圖像超分辨率重建實驗 124
7.4.2 全局平移和旋轉(zhuǎn)的圖像超分辨率重建實驗 135
參考文獻(xiàn) 139
第8章基于超視銳度及邊緣保持MRF模型的遙感圖像超分辨重建 141
8.1 聯(lián)合圖像配準(zhǔn)和高分辨圖像估計的建模 142
8.1.1聯(lián)合配準(zhǔn)參數(shù)估計的MAP模型 142
8.1.2邊緣保持MRF先驗?zāi)Ｐ?144
8.1.3 梯度計算及正則化參數(shù)的確定 145
8.1.4 算法實現(xiàn)步驟 147
8.2 實驗結(jié)果與分析 147
8.2.1 全局平移的圖像超分辨率重建實驗 147
8.2.2 全局平移和旋轉(zhuǎn)的圖像超分辨率重建實驗 154
參考文獻(xiàn) 160
索引 162