压缩图像空时自适应正则化超分辨率重建

所谓超分辨率(SR)技术就是由低分辨率(LR)图像序列来重建高分辨率(HR)图像的技术,而基于压缩图像的SR技术正成为当前研究的热点。为了提高压缩图像的重建质量,在正则化理论的基础上,通过利用比特流中的信息,提出了一种新颖的空时自适应超分辨率重建算法,该算法先利用正则化代价函数控制时域数据和空域先验信息之间的平衡,使正则化参数在SR重建过程中得到自适应地调整,然后利用迭代梯度下降法进行超分辨率重建。仿真实验表明,该自适应算法比采用传统算法重建的图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。

压缩视频超分辨率重建技术

超分辨率图像重建就是由低分辨率图像序列来估计高分辨率图像,而压缩视频的重建正成为当前研究的热点。本文首先分析了压缩视频重建的基础,建立了高、低分辨率图像间的关系,给出了量化噪声和运动矢量的模型;接着对目前最具有代表性的最大后验概率(MAP)算法、凸集投影(POCS)算法和迭代反向投影(IBP)算法进行了详细的阐述,并分别给出了实验结果;然后分析了运算的复杂度,介绍了几种实时化方法;最后针对目前存在的问题进行了展望,指出降质模型、运动估计、重建算法和实时应用将是今后研究的重点。