視頻超分辨率重建系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、視頻具有生動形象和直觀表達的特點，是信息社會人們獲取有效信息資訊或視覺享受的主要載體。隨著技術(shù)的發(fā)展，高分辨率或超高清的視頻圖像是業(yè)界追求目標。視頻超分辨率技術(shù)是一種將低分辨率視頻圖像升采樣為高分辨率視頻圖像，并盡量恢復(fù)視頻幀已損失高頻細節(jié)信息的技術(shù)。改善圖像之間的配準精度是提高傳統(tǒng)的基于空域重建效果的關(guān)鍵;同時，超分辨率問題是一個病態(tài)問題，正則化約束項也是影響最優(yōu)解的關(guān)鍵因素;另外，通過機器學(xué)習(xí)來尋找低分辨率圖像塊和高分辨率圖像塊之間

2、關(guān)系的方法存在訓(xùn)練難度大、超參數(shù)難以調(diào)整的問題。針對以上問題，結(jié)合圖像超分辨率技術(shù)，本文開展了以下研究工作:
　　1)提出一種AKAZE-ILDB(AKAZE-Improved LDB)圖像配準算法，估計出更為精準的幀間運動信息，為視頻圖像的重建打下了基礎(chǔ)。該算法基于AKAZE特征提取算法，提取兩幅圖像的特征，采用改進的局部差異二值描述子(LDB)來構(gòu)建特征向量，使用漢明距離度量圖像特征相似度，估算圖像幀之間的運動矩陣，完成圖像配

3、準。
　　2)對增量式的視頻超分辨率重建方法進行改進。在完成配準之后，對低分辨率圖像幀進行重建融合，采用雙邊全變分正則化作為約束項求得最優(yōu)解;基于L1范式衡量降質(zhì)后的高分辨率圖像和輸入低分辨率圖像之間的相似程度，即保真項;最小化保真項以及約束項來使得降質(zhì)模型更加準確;最后使用滑動窗增量迭代的方法重建整個視頻。
　　3)提出一種改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻超分辨率模型。它是機器學(xué)習(xí)方法在超分辨率領(lǐng)域的一個應(yīng)用，本文通過改進網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和