基于各向異性平滑項的快速超分辨率重建研究.pdf

1、超分辨率重建技術(shù)，旨在利用同一場景的多幅低分辨率圖像的互補信息，或者單幅低分辨率圖像局部結(jié)構(gòu)特征的相似性，來重建信息更加豐富的高分辨率圖像。由于升級硬件所造成的技術(shù)限制和成本問題，通過計算機軟件來提升圖像分辨率具有更加重要的現(xiàn)實意義。
　　本文引入了BBF查詢方法和雙向匹配方法來提高SIFT特征圖像配準(zhǔn)的效率。SIFT特征不受光照變化、角度旋轉(zhuǎn)以及位置平移的影響，能很好的反映圖像的結(jié)構(gòu)特征。在搜索SIFT特征點時，窮舉法效率低下而

2、BBF搜索方法能夠很快定位目標(biāo)特征點。而特征點匹配過程中，雙向匹配比單向匹配具有更高的準(zhǔn)確率。通過實驗驗證，該配準(zhǔn)算法具有較高的配準(zhǔn)精度。
　　本文在傳統(tǒng)重建迭代模型的基礎(chǔ)上，研究了快速超分辨率重建算法。傳統(tǒng)迭代模型中運動形變矩陣和降采樣矩陣重復(fù)參與迭代過程，占據(jù)了重建計算量的大部分;而在快速超分辨率重建方法中，將兩者在迭代開始前集中操作，通過SIFT特征圖像配準(zhǔn)和上采樣得到模糊的高分辨率圖像，而迭代過程只需去除圖像模糊，計算量大