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        淺析基于POCS算法的超分辨率圖像處理技術

        2016-10-26 09:13:47許友文
        關鍵詞:低分辨率高分辨率圖像處理

        許友文

        (四川職業(yè)技術學院,四川遂寧629000)

        淺析基于POCS算法的超分辨率圖像處理技術

        許友文

        (四川職業(yè)技術學院,四川遂寧629000)

        為了復原出具有較高質(zhì)量的圖像需要從軟件方面進行改進,簡要地提出POCS算法原理,分析了POCS算法的實現(xiàn)過程,并在此基礎上闡述了超分辨率圖像處理方式。

        POCS算法;超分辨率圖像;處理技術

        引言

        在圖像處理上,通過構建POCS算法能夠在很大程度上彌補大量圖像迭代而導致的圖形噪點重疊狀況,為了能夠在一定程度提高圖形銳度,需要更加敏感地對關鍵區(qū)域進行識別。Mallat模塊能夠在對圖形進行小波處理的基礎上進行大量的迭代,顯著地提高圖像質(zhì)量以及識別效率[1]。

        1 POCS算法原理分析

        從開始提出圖像超分辨率算法技術以來,此種算法技術便成為圖像處理領域中重點關注的課題。主要是指可以利用同一場景的多幅圖像的方式來獲取此場景的HR圖像,如此便能增加圖像的信息量。一般來說,為了提高圖像質(zhì)量可以通過硬件及軟件進行改進,但由于硬件改進面臨設備技術以及價格昂貴等問題,因此最為簡單的方式便是通過軟件方面進行改進。

        POCS算法在應用上主要是通過低分辨率圖像之間的信息互補獲得更多的細節(jié)信息,通過算法能夠獲得視覺效果良好的高分辨率圖像,此種算法屬于基于集合理論基礎上的凸集投影。一組凸形約束集合與超分辨率圖像的解空間之間屬于交叉狀況,通過約束圖集合便能夠得到一個經(jīng)過簡化的解空間。凸形約束集合主要包括光滑、下定以及數(shù)據(jù)可靠等特征,通過POCS算法的迭代運算能夠定位交集的解,且是對凸形約束集合條件進行收斂的解[2]。

        2 POCS算法實現(xiàn)過程

        通過POSC算法原理可以推出其具體算法的實現(xiàn)過程:首先,建立一個具有高分辨率圖像的初始估計圖。其次,從圖像上的某一點開始,將圖像估計值投影至凸形集合上,以此來對初始估計圖像是否滿足了所有的凸形約束進行判斷。若發(fā)現(xiàn)初始估計圖像無法完全滿足凸形約束,則需要將殘差反投影至高分辨率估計圖像上,并且修正圖像。最后,對圖像經(jīng)過多次迭代便能夠使解納入圖像解空間與約束凸集中。POCS算法對于初始值的計算公式,需要設立每個約束集能夠定義一個凸集投集算子,公式如下:

        此種計算方式在應用過程中的主要優(yōu)點在于算法較為簡單,屬于有效的且靈活的解決方式。在應用中能夠利用先驗知識,但也存在計算復雜、目標解不唯一以及收斂速度慢等一些缺陷與不足。此后在此基礎上提出橢圓約束方法,在計算過程中的最終求解目標為交集橢圓中心,最終能夠得到唯一目標解。

        3 基于POCS算法的超分辨率圖像處理

        POCS算法步驟為:第一、參考幀選擇能夠觀測到的低分辨率圖像序列一幀,并對參考幀進行插值,然后將其作為超分辨率圖像的初始估計圖。第二、將參考幀與低分辨率圖像進行運動估計,據(jù)此得出相對于參考幀的低分辨率圖像的偏移量。第三、根據(jù)偏移量將低分辨率圖像中的每一像素進行估算,主要目的在于得出該像素映射至高分辨率圖像中的像素位置。第四、根據(jù)PSF函數(shù)比較估計值與低分辨率像素值和殘差修正高分辨率像素,主要目的在于盡可能地縮小誤差范圍。第五、對高分辨率估計進行迭代修正,使其能夠達到能夠接受的范圍及結果[3]。

        Mallat算法利用POCS迭代算法將LR圖像作為觀測圖像及初始估計圖像,然后對圖像進行POVS迭代,主要目的在于充分地發(fā)揮POCS去模糊以及去噪的特點。每次迭代時對LR圖像進行m×n次一致性投影,并且得到相應的HR圖像,最終得到高分辨率圖像。

        4 結語

        POCS算法能夠在一定程度上帶動醫(yī)學、高清電視等領域的研究與發(fā)展,顯著地提高圖像分辨率,最終能夠在一定程度上調(diào)整飽和度、銳化以及分辨率,改善圖像效果及質(zhì)量,從而使圖像細節(jié)及視覺效果更好。通過構建POCS算法能夠在很大程度上彌補大量圖像迭代而導致的圖形噪點重疊狀況。為了能夠在一定程度提高圖形銳度,需要更加敏感地對關鍵區(qū)域進行識別。因此,對POCS算法的改進在相關領域具有重要的現(xiàn)實意義[4]。

        [1]徐美芳,劉晶紅.基于邊緣保持的航拍圖像凸集投影超分辨率重建算法[J].液晶與顯示,2010,25(6):873-878.

        [2]謝甜.使用改進的POCS算法的超分辨率圖像復原[J].電子設計工程,2013,21(18):142-144.

        [3]劉紅喜,孫凱,孫宏彬,等.具有邊緣保持特性的POCS超分辨率圖像重建方法[J].吉林大學學報(信息科學版),2015,33(6):620-624.

        [4]肖澤龍,許建中,彭樹生,等.基于凸集投影算法的被動毫米波圖像超分辨率恢復[J].南京理工大學學報(自然科學版),2007,31(3): 355-358.

        (編輯:王紅霖)

        Analysis on Super-resolution Image Processing Techniques Based on POCS Algorithm

        Xu Youwen
        (Sichuan Vocational and Technical College,Suining Sichuan 629000)

        In order to recover the high quality images need to improve from the aspects of software,this article briefly presents POCS algorithm principle and analyses the POCS algorithm implementation process,and on this basis,elaborated the super-resolution image processing methods.

        POCS algorithm;super-resolution image;processing technology

        TP391

        A

        2095-0748(2016)13-0051-02

        10.16525/j.cnki.14-1362/n.2016.13.18

        2016-05-20

        課題項目:四川省教育廳自然科學一般項目,課題號: 15ZB0356

        許友文(1964—),男,四川遂寧人,本科,畢業(yè)于四川省教育學院物理教育,副教授,主要從事計算機應用教學。

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