退化圖象的超分辨率復(fù)原技術(shù)研究.pdf

1、對(duì)于一個(gè)成像系統(tǒng)，其采集到的數(shù)字圖象不可避免地受到眾多因素影響而產(chǎn)生退化。由于成本和技術(shù)現(xiàn)實(shí)的壓力，不可能通過(guò)增加圖象傳感器分辨率的方式來(lái)增加數(shù)字圖象的分辨率。在分辨率有較高要求的應(yīng)用中，就需要發(fā)展信號(hào)后處理技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)分辨率增強(qiáng)，這種技術(shù)就是超分辨率技術(shù)。由于超分辨率技術(shù)用軟件方式折衷硬件需求，應(yīng)用廣泛，因此具有較大的現(xiàn)實(shí)研究意義。
　　本文主要研究了超分辨率復(fù)原算法，根據(jù)圖象退化模型和復(fù)原基本原理，實(shí)現(xiàn)凸集投影（Projecti

2、on Onto Convex Sets, POCS）算法并結(jié)合小波變換的多尺度多分辨特性，提出在小波變換框架下的改進(jìn)POCS算法，本文的主要工作內(nèi)容如下：
　　首先，分析了超分辨率圖象復(fù)原技術(shù)的基本立足點(diǎn)，基于一般圖象退化過(guò)程，闡述了模糊扭曲和扭曲模糊兩種成像數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)公式。探討了現(xiàn)有的主流超分辨率算法原理和優(yōu)缺點(diǎn)。
　　然后，根據(jù) POCS原理框架，插值過(guò)程使用雙線性插值，圖象運(yùn)動(dòng)估計(jì)采用塊匹配法，設(shè)計(jì)了POCS算法程

3、序。在分析POCS算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，結(jié)合小波的圖象去噪和結(jié)構(gòu)保持能力，使用Canny算子獲取圖象邊緣，提出了基于小波變換增強(qiáng)的POCS改進(jìn)算法。
　　其次，構(gòu)建了以 FPGA為核心的圖象采集平臺(tái)獲取實(shí)際退化數(shù)字圖象，可以作為研究算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源。硬件設(shè)計(jì)內(nèi)容包括 CMOS傳感器控制器、VGA控制器和高斯平滑濾波器等模塊。模塊采用Verilog HDL編寫(xiě)并完成功能仿真，給出了成像平臺(tái)獲取的圖象及其圖象預(yù)處理效果。平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)采集圖