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摘要:超分辨率重建是一种由一序列低分辨率退化图像重建一幅(或序列)高分辨率清晰图像的第二代复原技术。利用现有的低分辨率成像系统,通过信号处理的方法提高图像的分辨率。压缩感知,也被称为压缩采样或稀疏采样,是一种利用稀疏的或可压缩的信号进行信号重建的技术。压缩感知(CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下,对信号数据进行采集、编解码的新理论。 本毕业设计主要研究了基于压缩感知的超分辨率重建理论及算法,并与原始图像进行比较,以更直观的观察重建效果。 本毕业设计提出的重建算法用Matlab编码实现。此重建算法生成的超分辨率图像质量良好。
关键词:压缩感知; 超分辨率; 图像重建
目录 摘要 Abstract 第一章 引言-5 1.1 压缩感知超分辨率重建的现状-5 1.2 压缩感知超分辨率重建的基础知识及其应用-6 1.3本文提出的方法及本文结构-7 第二章 理论基础-9 2.1 压缩感知-9 2.2 信号的稀疏表示-10 2.3图像的降质过程-11 2.4超分辨率重建-11 2.5重建算法-16 第三章 压缩感知超分辨率重建算法-23 3.1 算法介绍-23 3.2 Matlab实现-31 3.3 GUI及其实现-34 第四章 实验结果分析-36 4.1 实验结果-36 4.2 多组图像实验结果-37 参考文献-42 致谢-43 附件-44 |