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論文(設(shè)計(jì))開(kāi)題報(bào)告:視頻的超分辨率重建技術(shù)

發(fā)表時(shí)間:2013/7/20 11:40:27


畢業(yè)設(shè)計(jì)開(kāi)題報(bào)告
專 業(yè): 通信 班級(jí): 2007
設(shè)計(jì)題目: 視頻的超分辨率重建技術(shù)

1. 本課題所涉及的問(wèn)題在國(guó)內(nèi)(外)的研究現(xiàn)狀綜述

在數(shù)字圖像的采集與處理過(guò)程中,有許多因素會(huì)導(dǎo)致圖像分辨率的下降,其主要表現(xiàn)為模糊、噪聲和變形,尤其是經(jīng)過(guò)壓縮的圖像,會(huì)產(chǎn)生量化噪聲和編碼效應(yīng)等。提高圖像分辨率最直接的辦法就是提高采集設(shè)備的傳感器密度,然而高密度的圖像傳感器(如CCD)的價(jià)格相對(duì)昂貴,在一般應(yīng)用巾難以承受;另一方面,成像系統(tǒng)受其固有傳感器陣列排列密度的限制,目前已接近極限。提高分辨率的另一方法是提高芯片尺寸,但這將導(dǎo)
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分為兩類:頻率域方法和窄問(wèn)域方法,早期的工作主要集中在頻率域進(jìn)行,但隨著更一般的退化模型的考慮,當(dāng)前的研究]:作幾乎都集在空間域進(jìn)行,主要包括非均勻間隔樣本內(nèi)插法、迭代反投影法、集合論方法、統(tǒng)計(jì)論方法、正則化方法以及自適應(yīng)濾波方法等,目前研究較多的則是最大后驗(yàn)概率估計(jì)方法和凸集投影方法。




2.本課題研究?jī)?nèi)容
超分辨率重建技術(shù)其基本思想是利用成像系統(tǒng)本身的先驗(yàn)信息和低分辨率(Low-resolution, LR)圖像間的相關(guān)信息和互補(bǔ)信息來(lái)恢復(fù)成像過(guò)程中損失的部分信息,從而把低分辨率源信號(hào)提升為高分辨率(High-resolution, HR)的目標(biāo)信號(hào)。
該設(shè)計(jì)需完成基于BTV方法對(duì)圖像的超分辨率重建,對(duì)設(shè)計(jì)視頻監(jiān)控的視頻可以教清晰重建,具有十分重要的意義和應(yīng)用前景。


3.完成本課題所必須的工作條件(如實(shí)驗(yàn)設(shè)備或?qū)嶒?yàn)環(huán)境條件、調(diào)研、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)條件等)

1、VC++上與opencv搭建平臺(tái)

4.參考文獻(xiàn):
[1].侯莉,圖像超分辨率重建算法研究,碩士學(xué)位論文,20070301
[2].張正賢,正則超分辨率圖像復(fù)原算法研究, 碩士學(xué)位論文,20060301
[3].韓玉兵,正則超分辨率圖像復(fù)原算法研究,碩士學(xué)位論文,20060301
[4].宋銳,視頻和圖像序列的超分辨率重建技術(shù)研究 ,博士學(xué)位論文,20090401
[5].P.Y.Tsai,T.S.Huang.Multi-frame Image Restoration and RegisWafion. Advances in ComputerVisionandImageProcessing.Greenwich,CT:JAIPressInc.,1984:317-339

5. 完成本課題的工作進(jìn)度安排
2.21-3.10:材料整理,學(xué)習(xí)、消化
3.11-4.10:熟悉VC++平臺(tái)和基本的圖像處理編程
4.12-5.30:實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)【2】的超分辨率重建方法
6.1- :調(diào)試結(jié)果,提高分辨率,撰寫(xiě)論文。



6. 指導(dǎo)教師審閱意見(jiàn)(對(duì)課題的深度、廣度及工作量的意見(jiàn)和對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)結(jié)果的預(yù)測(cè))
。
指導(dǎo)教師
2011年 4 月 2 日
7.畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)小組意見(jiàn):
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