视频超分辨率重建技术综述

在获取视频过程中,有许多因素会导致视频质量的退化,使得视频的空间分辨率降低;而摄像机曝光时间和拍摄帧率又限制了视频的时间分辨率。视频超分辨率重建是一种能有效提高视频时间分辨率和空间分辨率的方法,已经在计算机视觉和图像处理等领域引起了广泛关注。详细阐述了视频超分辨率重建研究的概念和必要性,并较全面地回顾了超分辨率技术近年来的发展历程,对视频超分辨率重建中关键问题进行了较为深入的分析,指出了当今研究难点和今后的研究方向,对视频超分辨率重建的应用前景进行了展望。     

多视频的时空超分辨率重建算法

Shechtman E等提出的时空超分辨率重建算法,在输入低分辨率视频序列足够多的情况下,重建效果非常好.但在实际应用中很难获得针对同一动态场景的大量低分辨率视频序列,导致该重建算法的应用有了一定的局限性.针对这一问题,提出了一种新的时空超分辨率重建算法.采用Shechtman E等提出的算法重建出一个高时间分辨率视频序列,采用改进的迭代反投影算法提高该高时间分辨率视频序列的空间分辨率,从而得到一个高时空分辨率视频序列.实验结果表明,提出的新算法能较好地实现用较少的低分辨率视频序列重建一个高时空分辨率视频序列.     

一种图像配准的超分辨率重建

提出了一种具有子像素级精度的图像配准方法,并通过迭代反投影算法进行超分辨率重建.介绍了基于3参数模型的图像配准方法并提出了基于4参数模型的图像配准方法,由于没有直接将旋转角度参量引入到运动模型中,有效地避免了原方法中泰勒级数展开时的小角度假设.最后,根据配准算法所得到的子像素级运动信息,用迭代反投影算法进行超分辨率重建.分别对多幅具有较大运动的模拟及真实的低分辨率图像进行实验,结果表明:该配准算法取得了更高的精度,平均平移误差减少了0.026 1 pixel ,平均旋转角度误差减少了0.356 4°;重建图像具有更好的视觉效果,平均PSNR值提高0.75 dB.本文方法可以被广泛地应用于相互间主要存在平移和大角度旋转的多幅低分辨率图像的大倍数超分辨率重建,可满足实际应用要求.     

种结合小波变换的SIFT特征图像匹配算法

研究目标识别和图像匹配优化问题,针对小波变换能压缩图像信息及抑制高频噪声的优点,采用小波变换与尺度不变特征变换相结合的图像匹配方法,克服了传统SIFT算法计算复杂实时性不强的缺点.算法首先对基准及后续图像分别做小波分解得到包含大量信息的低频图像,利用SIFT提取特征点,通过优化的最优节点优先(BBF)算法及随机抽样一致...     

基于凸集投影（POCS）的车牌图像超分辨率重建研究

针对车牌识别中所拍摄的图像序列存在分辨率较低的问题,提出了利用图像间的互补信息来重建一幅高分辨率图像的方法,以便于车牌图像的识别。通过迭代求解法和高斯金字塔模型,快速精确地估计得到配准参数,采用凸集投影（POCS）算法对图像序列进行了超分辨率重建。实验表明算法具有亚像素级的配准精度和较强的稳健性,重建图像取得了良好的视觉效果。     

中国煤层气勘探开发技术

中国煤层气资源丰富，近１０年在煤层气勘探开发技术方面形成了包括煤层气钻井取心、试井、完井、强化压裂和排采系统配套的工程工艺技术．应用这套技术实现了我国煤层气勘探的突破性进展。介绍了这套煤层气勘探开发工程工艺技术的基本内容、特点及应用情况。     

压缩视频的正则化投影超分辨率重建

压缩视频超分辨率（SR）技术利用压缩后的低分辨率（LR）图像序列来重建高分辨率（HR）图像的技术,是当前视频超分辨率技术研究的热点。在正则化理论和凸集投影理论的基础上,利用比特流中的量化信息,提出了一种正则化投影超分辨率重建算法;通过正则化代价函数引入图像序列的时间域和空间域的先验信息,使用迭代梯度下降算法对正则化代价函数求解得到重建图像,最后利用凸集投影算法对求得的估计图像进行DCT域投影重建。仿真实验结果表明,该自适应算法较传统算法,其重建图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。     

多视频超分辨率的时间重建倍数

多视频超分辨率时间重建技术可以消除视频中的运动模糊和运动混叠现象。进行多视频时间重建时,重建倍数过小不能有效地减小运动模糊和运动混叠现象;而重建倍数过大会产生严重的时间振铃现象和运动物体位置的跳变。本文对如何在重建过程中确定最优的时间重建倍数进行了研究。通常情况下,在决定多视频时间重建倍数时只考虑输入视频的个数;但在实际重建过程中,除了输入视频个数的因素,时间重建倍数还与各个输入视频在时间上能提供的冗余信息量有关。文中从多个低分辨率输入视频配准后的位置关系入手,通过对曝光区间的分析,提出了确定多视频时间重建倍数的计算方法。最后对提出的方法进行了理论分析与实验,证明了所提方法的有效性。     

基于L曲线的自适应时空正则化视频超分辨率重建

为了解决视频超分辨率重建的病态问题,以得到良好的重建效果,提出了一种新颖的视频超分辨率重建算法。在算法中引入了时空联合正则化算子,通过视频帧本身的空间平滑信息和视频相邻帧的帧间相关先验信息的引入,提高了解的质量;同时,为了选择合适的时空正则化系数,提出了基于L曲线的自适应时空正则化系数计算方法,可以自适应地计算合适的正则化系数。通过对模拟图像序列和真实视频序列的实验结果表明,算法能得到较为精确的解,重建出具有良好视觉效果的高分辨率视频。     

一种基于子像素配准视频超分辨率重建方法

为了提高视频的空间分辨率,提出了一种利用帧间运动信息进行超分辨率重建的方法。对于整个视频的重建,提出了一种基于滑动窗的分段重建模型。在每一个滑动窗中,首先对相邻帧进行子像素级精度的运动配准;然后通过迭代反投影算法进行超分辨率重建。在配准算法中,提出了一种基于四参数刚体变换模型的配准方法,通过迭代求解和高斯金字塔图像模型由粗及精地进行运动估计。分别对模拟图像及实拍彩色视频进行重建,实验结果表明,该配准算法具有较高的精度,重建算法取得了较高的峰值信噪比(PSNR)值,重建视频具有更好的视觉效果和更高的分辨率能力,可被广泛应用于在帧间主要存在平移和旋转运动的视频序列的超分辨率重建。