基于分段自回归模型的图像超分辨率技术研究.doc
约27页DOC格式手机打开展开
基于分段自回归模型的图像超分辨率技术研究,research of image super-resolution technology based on piecewise autoregressive model1.2万字 27页原创作品，已通过查重系统摘要 超分辨技术是当今图像处理领域的一个具有挑战性的课题。在图像获取...
内容介绍
此文档由会员 马甲线女神 发布
基于分段自回归模型的图像超分辨率技术研究
Research of image super-resolution technology based on piecewise autoregressive model
1.2万字 27页 原创作品，已通过查重系统
摘要 超分辨技术是当今图像处理领域的一个具有挑战性的课题。在图像获取的过程中，受到成像条件以及成像方式的各种限制，成像系统不可能获取原始图像场景中的全部信息。如何提高图像的分辨率一直以来都是图像处理领域的热点问题，而图像超分辨率技术则被认为是解决这一问题的有效方法。
图像插值技术是图像超分辨率技术中的一种，它所面临的难题是如何保持空间细节。本文提出了一个新的图像插值技术，即软判决自适应插值（SAI）。SAI通过分段的二维自回归建模和块估计的自然融合，实现了所期望的卓越的图像插值结果。这项新技术可以适应各种二维分段自回归场景模型。在一个低分辨率图像的移动的窗口中估计模型参数，通过观察和估计像素结构，由软判决估计进程将学习模型指示的像素结构应用到像素块上，以提高图像的分辨率。其结果和高阶自适应不可分插值二维滤波器的结构相似。这种新的图像插值方法比现有方法更好地保留了空间的连贯性，并在PSNR值和主观视觉质量两方面产生很好的结果。同时，图片的边缘和纹理保存完好，常见的的插值物（模糊，振铃，锯齿，拉链等）都大大减少。
关键词：自回归过程；图像插值；图像建模；优化；分段稳定统计；软判决估计
Research of image super-resolution technology ba
1.2万字 27页 原创作品，已通过查重系统
摘要 超分辨技术是当今图像处理领域的一个具有挑战性的课题。在图像获取的过程中，受到成像条件以及成像方式的各种限制，成像系统不可能获取原始图像场景中的全部信息。如何提高图像的分辨率一直以来都是图像处理领域的热点问题，而图像超分辨率技术则被认为是解决这一问题的有效方法。
图像插值技术是图像超分辨率技术中的一种，它所面临的难题是如何保持空间细节。本文提出了一个新的图像插值技术，即软判决自适应插值（SAI）。SAI通过分段的二维自回归建模和块估计的自然融合，实现了所期望的卓越的图像插值结果。这项新技术可以适应各种二维分段自回归场景模型。在一个低分辨率图像的移动的窗口中估计模型参数，通过观察和估计像素结构，由软判决估计进程将学习模型指示的像素结构应用到像素块上，以提高图像的分辨率。其结果和高阶自适应不可分插值二维滤波器的结构相似。这种新的图像插值方法比现有方法更好地保留了空间的连贯性，并在PSNR值和主观视觉质量两方面产生很好的结果。同时，图片的边缘和纹理保存完好，常见的的插值物（模糊，振铃，锯齿，拉链等）都大大减少。
关键词：自回归过程；图像插值；图像建模；优化；分段稳定统计；软判决估计
