基于區(qū)域視頻圖像序列的微小細節(jié)增強技術研究.pdf

1、隨著計算機技術的日新月異的發(fā)展，視頻圖像信息在人類認知世界的各個領域發(fā)揮著越來越重要的作用。由于人眼受到生理、心理和神經(jīng)系統(tǒng)調節(jié)的限制，分辨率是相當有限的，所以在人眼不可視區(qū)域或者肉眼無法察覺的區(qū)域隱藏著大量微小細節(jié)。這些微小細節(jié)中的紋理信息，通過特定的圖像增強技術，可以是使用戶看到的視頻更加清晰，內容更加豐富。而微小細節(jié)中的運動信息，通過放大往往能反映了潛在的運動信息，揭示其中隱含的重要規(guī)律。
　　目前各種各樣的圖像處理技術層出

2、不窮，基本上都是基于可視區(qū)域的去噪和提高對比度，和對細節(jié)上的失真進行增益或補償，而對于不可視區(qū)域的研究屈指可數(shù)。本論文通過分析和對比找到了一種的適用于微小紋理放大的自適應圖像視頻細節(jié)增強技術，該技術通過多尺度分析圖像，采用新的圖像融合技術和邊緣處理方法，使得原始圖像中肉眼無法察覺區(qū)域的微小細節(jié)紋理得以顯示出來，實驗效果很好而且是目前為數(shù)不多的同樣適用于視頻圖像序列的增強算法。在微小運動放大方面，本論文細致地分析了運動目標提取、運動目標增

3、強等相關的原理和技術，并將之運用到提取固定背景的車輛跟蹤實驗中。最后再將運動增強技術的研究深入到人眼不可視區(qū)域，分析了目前最新的兩種基于不同原理的微小運動放大技術，一個基于拉格朗日描述法，另一個是基于歐拉描述法，闡述了兩種方法的相同和不同之處，對比了實驗結果，分析了這兩種方法優(yōu)缺點，最終融合這兩種方法的優(yōu)勢，找到一種新的改進算法。
　　綜上所述，本論文系統(tǒng)地研究了視頻圖像序列的微小細節(jié)增強技術，對微小紋理和微小運動方面的相關技術的