基于運動信息的IC圖像超分辨率重建技術(shù).pdf

1、隨著微電子系統(tǒng)向著高帶寬、多功能、微型化方向發(fā)展，集成電路（Integrated Circuit,IC）上的I/O焊點呈現(xiàn)出高密度和精細間距的趨勢。受現(xiàn)有商業(yè)成像傳感器（CCD或者CMOS）有限像素分辨率的制約，IC封裝設(shè)備中的機器視覺系統(tǒng)正面臨IC圖像有限光學分辨率難以滿足IC封裝工藝高精度視覺定位和測量需要的技術(shù)難題。為此，本文圍繞改善IC圖像分辨率這個主題，對模糊和嚴重噪聲干擾下的保邊緣圖像超分辨率重建（Super-Resolut

2、ion Reconstruction，SRR）、圖像重建中的運動估計和迭代優(yōu)化算法進行了系統(tǒng)研究，本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新性工作概述如下：
　　1、提出了基于感興趣區(qū)域搜索的兩步離散傅里葉變換計算的圖像運動估計算法（ROI-2-DFT：Region of Interest-2-Discrete Fourier Transform），解決了圖像超分辨重建中現(xiàn)有運動估計方法難以同時兼?zhèn)涔烙嫺呔群陀嬎愀咚俣鹊碾y題。本文通過對圖像歸一化

3、互相關(guān)功率譜極值存在的極小鄰域進行兩次上采樣的DFT計算，快速定位到功率譜峰值，實現(xiàn)了圖像水平平移和旋轉(zhuǎn)角度的快速高精度估計。同時，該方法還具有計算內(nèi)存需求少、對圖像模糊和噪聲魯棒性強等特點。
　　2、提出了基于總變差（Total Variation，TV）圖像先驗信息的IC圖像超分辨率重建的保邊緣貝葉斯理論框架（EBSR：Edge-preserving Bayesian Super-resolution），結(jié)合IC封裝的實際工況

4、，解決了IC封裝設(shè)備中成像傳感器像素分辨率不足和因敏感鏡頭景深存在的圖像模糊問題。本文由圖像的馬爾科夫隨機場描述與吉布斯隨機場的等價性，引入TV圖像先驗信息模型，構(gòu)建了圖像超分辨率的保邊緣貝葉斯理論推導。在不需要改變?nèi)魏纬上裨O(shè)備硬件的情況下，EBSR方法可以較好地重建出IC圖像的高分辨率邊緣信息，恢復出更多的圖像結(jié)構(gòu)特征，同時消除模糊提高圖像對比度。隨著IC特征尺寸越來越小，EBSR將有助提高IC封裝設(shè)備機器視覺系統(tǒng)定位和測量精度，是實

5、現(xiàn)高精度低成本IC封裝潛在的圖像預處理技術(shù)。
　　3、提出了基于均值梯度的空間自適應TV模型圖像超分辨率重建算法（MG-SATV：Mean Gradient-Spatially-Adaptive Total Variation），解決了在嚴重噪聲污染情況下，圖像先驗信息TV模型在圖像平坦和過渡區(qū)域引起的階梯失真問題。本文由均值梯度準確提取出圖像空間結(jié)構(gòu)信息，構(gòu)建了空間自適應加權(quán)矩陣，推導出了MG-SATV模型，實現(xiàn)了TV正則化在不

6、同圖像區(qū)域的自適應約束，在有效抑制噪聲的同時最大限度地保留了圖像邊緣信息。
　　4、提出了基于塊中心差分（Centered-Cell Finite Difference，CCFD）離散的多V循環(huán)的多網(wǎng)格優(yōu)化方法（3-V-Cycle MTGD：3-V-Cycle Multigrid），解決了圖像超分辨率重建方法普遍存在的迭代計算效率低下的問題。該方法集成了CCFD離散近似高精度和多網(wǎng)格方法迭代誤差速度收斂的優(yōu)點，實現(xiàn)了大型線程方程組

7、的快速求解。3-V-Cycle MTGD優(yōu)化方法的計算效率比普遍使用的共軛梯度迭代方法高，CCFD離散比傳統(tǒng)節(jié)點差分方法更有利于改善圖像重建質(zhì)量。該優(yōu)化方法不僅可以應用于圖像超分辨率重建，也可以推廣到其他基于PDF圖像處理的凸優(yōu)化問題。并且，經(jīng)過少許修改，便可在GPU或者FBGA上實施并行計算，進一步提高迭代優(yōu)化的計算效率。
　　5、構(gòu)建了圖像處理軟件平臺MV下的子平臺——圖像超分辨率重建應用平臺FAMT_SRR，從邊緣檢測和視覺