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.     

IFS在分形图形构造中的应用研究

在研究迭代函数系统IFS相关理论的基础上,通过Visual C 编程,采用多重缩小机制(MRCM)和随机迭代算法,分别对Sierpinskey直角三角形和蕨类植物进行构造与模拟,为分形图形的计算机模拟提供了简单实用的构图方法.计算机模拟结果表明,使用该方法能够以所希望的精度去逼近分形图形.     

一种基于图像配准的超分辨率重建方法

为了提高配准算法的精度并改善超分辨率重建图像的质量，提出了一种具有子像素级精度的图像配准方法。首先，对基于三参数模型的图像配准方法进行介绍并优化。然后，提出了基于四参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，采用迭代反投影算法进行超分辨率重建。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0.0297像素 ,平均旋转角度误差减少0.3564度；重建图像具有更好的视觉效果，平均PSNR值提高0.75dB。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，满足了实际应用要求。     

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。