全景視覺的圖像增強技術(shù)研究.pdf

1、自從數(shù)字圖像產(chǎn)生以來，人類對于客觀世界的描述越來越具象化了，圖像的直觀性使其承載了大量的信息，據(jù)統(tǒng)計，人所獲得的信息70％都來源于視覺，圖像的可視化為人們提供了可供觀察的畫面，同時也為后續(xù)的信息處理與利用提供了豐富的信息源，為了使圖像中人們所需的信息涵蓋量更大、細節(jié)更豐富，人們往往需要更為龐大和復雜的硬件設(shè)備，但當硬件的發(fā)展受到客觀條件、制造成本等因素的制約時，從軟件的角度去彌補硬件的不足就顯得十分重要，因而有關(guān)圖像增強的處理一直都是數(shù)

2、字圖像研究的主要方向。
　　全景視覺系統(tǒng)是一種水平視角可達360°，單側(cè)視角接近或超過180°的視覺成像系統(tǒng)。全景視覺成像技術(shù)是一種依賴于幾何光學、成像元器件、圖像處理算法的興起、發(fā)展而逐步成長起來的成像技術(shù)。它能比普通的圖像傳感器承載更多的信息，直觀性好，采樣周期短，目前已經(jīng)有越來越多的領(lǐng)域應(yīng)用到全景視覺圖像，這導致了人們對全景圖像質(zhì)量的要求也越來越高，因此全景視覺圖像的增強研究具有著十分重要的意義，本文的研究正是針對全景視覺的

3、圖像增強技術(shù)，具體的研究內(nèi)容包括:
　　首先，對全景視覺系統(tǒng)的成像模型給出了描述和闡釋，并且給出了全景視覺圖像的展開算法，豐富了全景視覺圖像的表達形式。本文也將針對全景視覺系統(tǒng)的柱面展開形式、透視展開形式、極坐標系下的非展開形式和直角坐標系下的非展開形式分別提出圖像增強方法。同時本文還給出了近年來圖像增強領(lǐng)域特別有效的手段——超分辨率(SR)增強的基本原理，以及針對圖像質(zhì)量評價的方法。
　　其次，闡釋了最大后驗概率(MAP)

4、的超分辨率增強方法，分析了圖像的退化模型，并且從數(shù)學理論的角度闡釋了模型最優(yōu)化的問題，而后通過對該算法進行方差分組賦權(quán)方面的改進使之能夠從更多的低分辨率(LR)圖像中獲取冗余信息，同時也更好的適用于全景視覺圖像的透視展開圖像和柱面展開圖像。
　　然后，研究了基于學習型錐形塔的超分辨率增強的有關(guān)問題。錐形塔模型是由金字塔模型發(fā)展而來，金字塔模型最初應(yīng)用在圖像多尺度融合上，但利用這種多尺度層級之間的比較可以進行金字塔結(jié)構(gòu)的訓練和學習，

5、然后為了適應(yīng)全景視覺圖像在極坐標系下的非展開形式，將金字塔模型改進為錐形塔模型，以便能夠在全景視覺圖像不展開的情況下更好的利用原圖像。實驗結(jié)果表明，該方法對于全景視覺圖像的增強有良好的效果。
　　最后，本文建立了三維空間下的灰度曲面模型。傳統(tǒng)的退化模型需要逐個估計變形矩陣、模糊矩陣、采樣矩陣、加性噪聲等，每一個估計都會產(chǎn)生算法誤差，那么多個矩陣整合在一起的時候圖像的退化模型就會嚴重偏離實際情況，自然，根據(jù)逆退化過程增強得到的估計圖