基于稀疏表示的单幅彩色图像超分辨率重建研究

题名	基于稀疏表示的单幅彩色图像超分辨率重建研究
作者	马强
导师	徐志刚
答辩日期	2019
学位名称	硕士
关键词	彩色图像超分辨率重建稀疏表示非局部自相似性色彩通道约束加权核范数正则
摘要	彩色图像超分辨率重建是一类将低分辨率彩色图像重建为尺寸更大、视觉效果更好的高分辨率彩色图像的技术。这类技术在高清数字电视、卫星遥感监测、移动互联网、医学影像处理、文物保护与展示等领域具有良好的应用前景。基于学习的方法是当前彩色图像超分辨率重建研究的重点方向之一。其中,基于稀疏正则模型的彩色图像超分辨率重建方法由于具有彩色信息表征效果好、计算复杂度相对较低等特性,得到了广泛的应用。本文在基于稀疏正则模型的彩色图像超分辨率重建方法基础上,以自然图像和壁画图像为对象,针对传统稀疏模型中存在的一些不足进行改进,并提出了相应的解决算法。具体如下:⒈提出了色彩约束非局部稀疏的彩色图像超分辨率重建算法。针对以图像块为基本的重建单元的稀疏模型忽视非局部图像块间的相似性,容易产生稀疏表示误差的问题,以及常规的分离通道彩色图像超分辨率重建中只对彩色图像的亮度通道信息进行稀疏重建,而对色度通道采用简单插值处理,忽视色彩通道间的相关性,从而可能造成重建后彩色图像中存在假色和伪影的问题,提出利用非局部自相似性稀疏模型重建出高分辨率彩色图像,然后通过色彩通道约束先验增强重建彩色图像通道相关性的彩色图像超分辨率重建算法。该算法可以使重建彩色图像的色彩通道冗余信息得到更充分地利用,从而实现对彩色图像的有效超分辨率重建。通过对自然彩色图像的实验,可以看出本文算法在重建彩色图像细节恢复和色彩伪影消除方面具有更好的性能。⒉提出了基于加权核范数稀疏正则模型的彩色壁画图像超分辨率重建算法。针对彩色壁画图像中存在大量具有结构、纹理等非局部自相似的图像块,彩色壁画图像的结构稀疏矩阵具有低秩性的特点,本文提出基于加权核范数稀疏正则模型的彩色壁画图像超分辨率重建算法。该算法针对彩色壁画图像提出可靠的样本构造原则,为稀疏字典的训练提供了有效的样本集,然后通过加权核范数对彩色壁画图像稀疏矩阵进行低秩优化正则,有效提升彩色壁画图像的超分辨率重建质量。实验表明,本文算法可以改善彩色壁画图像超分辨率重建的效果,提升重建彩色壁画图像的色彩保真度。
页数	62
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语种	中文
收录类别	CNKI
中图分类号	TP391.41
文献类型	学位论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/95481
专题	兰州理工大学
作者单位	兰州理工大学
第一作者单位	兰州理工大学
推荐引用方式 GB/T 7714	马强. 基于稀疏表示的单幅彩色图像超分辨率重建研究[D],2019.