摄影测量与遥感专业优秀论文摄影测量与遥感专业优秀论文 空间域超分辨率图像重建技术研究空间域超分辨率图像重建技术研究关键词：超分辨率关键词：超分辨率 空间域空间域 运动估计运动估计 运动模糊运动模糊 视频图像视频图像 图像重建图像重建摘要：超分辨率图像重建技术能够综合利用多帧离散图像、多组视频序列、或 单帧图像与训练样本图像之间的互补信息，重建质量更好、空间分辨率更高的 图像数据，弥补原有图像数据空间分辨率的不足，提高图像空间解像力和清晰 度。超分辨率图像重建技术可应用于军事遥感侦察、目标识别与定位、目标动 态跟踪与监测、天文观察、公安侦破和交通监视等诸多领域，具有广泛的应用 前景，该技术的研究具有重要的理论与实用意义。 本文对空间域超分辨率图 像重建处理的理论和技术方法进行了系统的研究和试验，具体在多帧离散图像 超分辨率重建技术、视频序列超分辨率重建技术和单帧图像超分辨率重建技术 三个方向开展了比较深入的研究，主要工作和创新点如下： 1.对超分辨率图 像重建技术的概念、内涵和研究背景进行了阐释，归纳了多帧离散图像、视频 序列和单帧图像的超分辨率重建技术这三个研究方向，分析和总结了其发展历 程、研究现状和存在的问题。 2.在深入分析光流估计法特性的基础上，提出 了附加运动方向光滑约束条件的光流法 OFMOSC 和基于金字塔的分步光流法 MSOPF，提高了几何变形较小时运动参数估计的准确性和可靠性，可避免运动边 缘过度平滑造成的重建图像细节损失。 3.在对各种块匹配搜索策略分析比较 的基础上，提出了基于双十字精化搜索策略 DCRS 的块匹配算法，有效地提高了 匹配速度，并同时确保几何变形较大时运动估计结果的准确性和可靠性。 4. 研究了最大后验概率估计 MAP 算法，首次提出了先验模型建模和 MAP 目标函数 参数估计的方法：(1)引入了近似点扩散函数(PSF)检测算法 APEX，估计重建图 像的初值作为先验模型建立基础；(2)设计了 MAP 未知参数的最大似然估计 ML 方法，深入分析了参数特性，形成了附加参数估计的改进 MAP 算法；(3)设计了 改进 MAP 算法的整体 EM 优化处理流程。通过对模拟图像、卫星遥感图像和视频 图像的系列试验证明，改进的 MAP 算法可以显著提高图像空间分辨率，明显增 强边缘特征。对于卫星遥感图像，重建效果尤为突出。 5.在深入研究凸集投 影 POCS 超分辨率重建算法的基础上，提出了改进后的 POCS 算法。改进点包括： (1)利用 APEX 盲解卷积算法提供高质量重建图像初值；(2)提出了能量非递减性 约束集和相应的投影操作，避免重建图像出现能量异常；(3)引入 Butterworth 低通滤波器削弱 POCS 重建图像的边缘振铃效应。试验证实，改进的 POCS 方法 能有效增强图像空间分辨率，突出图像的纹理特征信息。对于信息含量极少的 压缩视频监控图像，重建效果最为显著。 6.设计并实现了视频序列超分辨率 重建算法体系，包括：运动模糊来源分析、视频序列成像模型建立、多组视频 序列配准、重建目标函数建立和重建实现流程。针对真实视频录像的重建试验 证实，视频序列超分辨率重建技术可以有效增强视频序列的空间分辨率。 7. 将模式识别方法引入超分辨率图像重建中，形成了一种单帧图像超分辨率重建 算法IRecogstruction 算法，并提出了三点改进： (1)采用二进制有限正 交小波变换对图像进行滤波分解，以充分利用图像的空间尺度信息和方向信息 构建识别特征；(2)提出了局部最优匹配法，可有效减少全局搜索的计算量和复 杂度；(3)提出了最佳匹配训练图像的概念和构成方式，简化了后续目标函数建 立和迭代计算过程。通过对实际视频监控图像的重建处理试验，初步证明了该 算法的有效性。正文内容正文内容超分辨率图像重建技术能够综合利用多帧离散图像、多组视频序列、或单 帧图像与训练样本图像之间的互补信息，重建质量更好、空间分辨率更高的图 像数据，弥补原有图像数据空间分辨率的不足，提高图像空间解像力和清晰度。 超分辨率图像重建技术可应用于军事遥感侦察、目标识别与定位、目标动态跟 踪与监测、天文观察、公安侦破和交通监视等诸多领域，具有广泛的应用前景， 该技术的研究具有重要的理论与实用意义。 本文对空间域超分辨率图像重建 处理的理论和技术方法进行了系统的研究和试验，具体在多帧离散图像超分辨 率重建技术、视频序列超分辨率重建技术和单帧图像超分辨率重建技术三个方 向开展了比较深入的研究，主要工作和创新点如下： 1.对超分辨率图像重建 技术的概念、内涵和研究背景进行了阐释，归纳了多帧离散图像、视频序列和 单帧图像的超分辨率重建技术这三个研究方向，分析和总结了其发展历程、研 究现状和存在的问题。 2.在深入分析光流估计法特性的基础上，提出了附加 运动方向光滑约束条件的光流法 OFMOSC 和基于金字塔的分步光流法 MSOPF，提 高了几何变形较小时运动参数估计的准确性和可靠性，可避免运动边缘过度平 滑造成的重建图像细节损失。 3.在对各种块匹配搜索策略分析比较的基础上， 提出了基于双十字精化搜索策略 DCRS 的块匹配算法，有效地提高了匹配速度， 并同时确保几何变形较大时运动估计结果的准确性和可靠性。 4.研究了最大 后验概率估计 MAP 算法，首次提出了先验模型建模和 MAP 目标函数参数估计的 方法：(1)引入了近似点扩散函数(PSF)检测算法 APEX，估计重建图像的初值作 为先验模型建立基础；(2)设计了 MAP 未知参数的最大似然估计 ML 方法，深入 分析了参数特性，形成了附加参数估计的改进 MAP 算法；(3)设计了改进 MAP 算 法的整体 EM 优化处理流程。通过对模拟图像、卫星遥感图像和视频图像的系列 试验证明，改进的 MAP 算法可以显著提高图像空间分辨率，明显增强边缘特征。 对于卫星遥感图像，重建效果尤为突出。 5.在深入研究凸集投影 POCS 超分 辨率重建算法的基础上，提出了改进后的 POCS 算法。改进点包括：(1)利用 APEX 盲解卷积算法提供高质量重建图像初值；(2)提出了能量非递减性约束集 和相应的投影操作，避免重建图像出现能量异常；(3)引入 Butterworth 低通滤 波器削弱 POCS 重建图像的边缘振铃效应。试验证实，改进的 POCS 方法能有效 增强图像空间分辨率，突出图像的纹理特征信息。对于信息含量极少的压缩视 频监控图像，重建效果最为显著。 6.设计并实现了视频序列超分辨率重建算 法体系，包括：运动模糊来源分析、视频序列成像模型建立、多组视频序列配 准、重建目标函数建立和重建实现流程。针对真实视频录像的重建试验证实， 视频序列超分辨率重建技术可以有效增强视频序列的空间分辨率。 7.将模式 识别方法引入超分辨率图像重建中，形成了一种单帧图像超分辨率重建算法 IRecogstruction 算法，并提出了三点改进： (1)采用二进制有限正交小波 变换对图像进行滤波分解，以充分利用图像的空间尺度信息和方向信息构建识 别特征；(2)提出了局部最优匹配法，可有效减少全局搜索的计算量和复杂度； (3)提出了最佳匹配训练图像的概念和构成方式，简化了后续目标函数建立和迭 代计算过程。通过对实际视频监控图像的重建处理试验，初步证明了该算法的 有效性。 超分辨率图像重建技术能够综合利用多帧离散图像、多组视频序列、或单帧图 像与训练样本图像之间的互补信息，重建质量更好、空间分辨率更高的图像数据，弥补原有图像数据空间分辨率的不足，提高图像空间解像力和清晰度。超 分辨率图像重建技术可应用于军事遥感侦察、目标识别与定位、目标动态跟踪 与监测、天文观察、公安侦破和交通监视等诸多领域，具有广泛的应用前景， 该技术的研究具有重要的理论与实用意义。 本文对空间域超分辨率图像重建 处理的理论和技术方法进行了系统的研究和试验，具体在多帧离散图像超分辨 率重建技术、视频序列超分辨率重建技术和单帧图像超分辨率重建技术三个方 向开展了比较深入的研究，主要工作和创新点如下： 1.对超分辨率图像重建 技术的概念、内涵和研究背景进行了阐释，归纳了多帧离散图像、视频序列和 单帧图像的超分辨率重建技术这三个研究方向，分析和总结了其发展历程、研 究现状和存在的问题。 2.在深入分析光流估计法特性的基础上，提出了附加 运动方向光滑约束条件的光流法 OFMOSC 和基于金字塔的分步光流法 MSOPF，提 高了几何变形较小时运动参数估计的准确性和可靠性，可避免运动边缘过度平 滑造成的重建图像细节损失。 3.在对各种块匹配搜索策略分析比较的基础上， 提出了基于双十字精化搜索策略 DCRS 的块匹配算法，有效地提高了匹配速度， 并同时确保几何变形较大时运动估计结果的准确性和可靠性。 4.研究了最大 后验概率估计 MAP 算法，首次提出了先验模型建模和 MAP 目标函数参数估计的 方法：(1)引入了近似点扩散函数(PSF)检测算法 APEX，估计重建图像的初值作 为先验模型建立基础；(2)设计了 MAP 未知参数的最大似然估计 ML 方法，深入 分析了参数特性，形成了附加参数估计的改进 MAP 算法；(3)设计了改进 MAP 算 法的整体 EM 优化处理流程。通过对模拟图像、卫星遥感图像和视频图像的系列 试验证明，改进的 MAP 算法可以显著提高图像空间分辨率，明显增强边缘特征。 对于卫星遥感图像，重建效果尤为突出。 5.在深入研究凸集投影 POCS 超分 辨率重建算法的基础上，提出了改进后的 POCS 算法。改进点包括：(1)利用 APEX 盲解卷积算法提供高质量重建图像初值；(2)提出了能量非递减性约束集 和相应的投影操作，避免重建图像出现能量异常；(3)引入 Butterworth 低通滤 波器削弱 POCS 重建图像的边缘振铃效应。试验证实，改进的 POCS 方法能有效 增强图像空间分辨率，突出图像的纹理特征信息。对于信息含量极少的压缩视 频监控图像，重建效果最为显著。 6.设计并实现了视频序列超分辨率重建算 法体系，包括：运动模糊来源分析、视频序列成像模型建立、多组视频序列配 准、重建目标函数建立和重建实现流程。针对真实视频录像的重建试验证实， 视频序列超分辨率重建技术可以有效增强视频序列的空间分辨率。 7.将模式 识别方法引入超分辨率图像重建中，形成了一种单帧图像超分辨率重建算法 IRecogstruction 算法，并提出了三点改进： (1)采用二进制有限正交小波 变换对图像进行滤波分解，以充分利用图像的空间尺度信息和方向信息构建识 别特征；(2)提出了局部最优匹配法，可有效减少全局搜索的计算量和复杂度； (3)提出了最佳匹配训练图像的概念和构成方式，简化了后续目标函数建立和迭 代计算过程。通过对实际视频监控图像的重建处理试验，初步证明了该算法的 有效性。 超分辨率图像重建技术能够综合利用多帧离散图像、多组视频序列、或单帧图 像与训练样本图像之间的互补信息，重建质量更好、空间分辨率更高的图像数 据，弥补原有图像数据空间分辨率的不足，提高图像空间解像力和清晰度。超 分辨率图像重建技术可应用于军事遥感侦察、目标识别与定位、目标动态跟踪 与监测、天文观察、公安侦破和交通监视等诸多领域，具有广泛的应用前景， 该技术的研究具有重要的理论与实用意义。 本文对空间域超分辨率图像重建处理的理论和技术方法进行了系统的研究和试验，具体在多帧离散图像超分辨 率重建技术、视频序列超分辨率重建技术和单帧图像超分辨率重建技术三个方 向开展了比较深入的研究，主要工作和创新点如下： 1.对超分辨率图像重建 技术的概念、内涵和研究背景进行了阐释，归纳了多帧离散图像、视频序列和 单帧图像的超分辨率重建技术这三个研究方向，分析和总结了其发展历程、研 究现状和存在的问题。 2.在深入分析光流估计法特性的基础上，提出