免费论文摘要：序列图像的超辨别率重修

空间辨别率是确定图像品质的要害成分。在本质运用中，人们蓄意获得的图像具备更高的辨别率、更好的品质。因为成像体例（如CCD相机等）受其固有的传感器阵列陈设密度的控制，以及普照、大气及平台和风光间的对立疏通等，使得本质获得的图像爆发朦胧降质、辨别率低沉。但是，因为硬件创造工艺程度的控制和振奋的用度，所以运用软硬件本领低成当地普及图像空间辨别本领（即超辨别率重修）具备要害的表面意旨和本质运用价格。早期的运用单帧图像消息的超辨别重修算法，其辨别率巩固本领极为有限。连年来，接洽职员发端探求新的接洽目标——序列图像的超辨别重修本领，该本领在卫星、医术、视频等范围博得普遍运用，使之变成暂时格外活泼的接洽范围之一。正文在精细综述领会现有百般超辨别率重修算法普通上，按照课题接洽须要，为处置空间目的迫近进程中目的成像辨别率须要普及题目，中心接洽了序列图像超辨别率重修算法，以期找到处置题目的最好计划。正文的重要接洽处事如次：接洽领会了鉴于迭代Lucas-Kanade光流的配准本领和频域配准本领，实行了低辨别率图像序列的亚像素级配准,并对配准精度举行了领会。在序列图像亚像素配准普通上，接洽实行了双边总变分正则化算法和Papoulis-Gerchberg超辨别率重修算法，实行了超辨别率图像的重修。对准低辨别率图像序列中固有的混叠局面以致配准精度和重修品质低沉题目，正文接洽实行了一种重修本领——变量投影共同重修算法，该本领能同声处置配准和重修题目。仿真图像序列和本质拍摄图像序列的超辨别率重修试验表明，这种共同本领克复了混叠对配准的倒霉感化，运用于序列图像重修上，在配准和重修上面具备鲜明上风。然而该共同重修算法对噪声比拟敏锐，当噪声较强时，这种共同重修算法本能衰减。

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