2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、紅外成像是一種利用紅外成像設(shè)備將物體自身的紅外輻射轉(zhuǎn)化為圖像的技術(shù)。因此,紅外成像設(shè)備可在夜間和惡劣環(huán)境下工作,在諸多領(lǐng)域取得了廣泛應(yīng)用。然而受到紅外成像系統(tǒng)分辨率的限制,紅外圖像通常分辨率較低??紤]到硬件實(shí)現(xiàn)和成本方面的制約,可采用超分辨率重建算法提高紅外圖像的分辨率。本文針對(duì)現(xiàn)有超分辨率重建算法的不足,提出兩種基于稀疏表示的紅外圖像超分辨率重建算法。具體工作如下:
  (1)針對(duì)傳統(tǒng)基于稀疏表示的圖像超分辨率重建算法效率低問題

2、,提出了基于稀疏表示的快速紅外圖像超分辨率重建算法。首先,綜合考慮紅外圖像特征及算法效率,采用LOG算子提取低分辨率紅外圖像的特征;其次,使用K-SVD算法更新字典原子,并引進(jìn)gOM P算法進(jìn)行稀疏分解;最后,對(duì)重建后的高分辨率紅外圖像采用IBP算法進(jìn)一步優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法重建圖像質(zhì)量與傳統(tǒng)算法相近,但是算法效率較傳統(tǒng)算法提高了11倍。
  (2)針對(duì)傳統(tǒng)基于稀疏表示的圖像超分辨率重建算法效率低以及(1)中算法重建圖像質(zhì)量

3、欠佳問題,提出了基于互相關(guān)聚類的紅外圖像超分辨率重建算法。首先,結(jié)合字典訓(xùn)練效率和字典有效性,提出了基于相關(guān)系數(shù)的自適應(yīng)聚類算法,將字典訓(xùn)練樣本集自適應(yīng)分成15類;其次,分別針對(duì)各子類訓(xùn)練樣本集,采用拉格朗日對(duì)偶法更新字典原子及FsS算法進(jìn)行稀疏分解;最后,在重建時(shí),根據(jù)低分辨率輸入樣本與各子類低分辨率聚類中心之間的相關(guān)系數(shù)最大為原則,自適應(yīng)選擇子字典進(jìn)行重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在保證重建圖像質(zhì)量?jī)?yōu)越性的同時(shí),算法效率較傳統(tǒng)算法提髙了

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