引入先验信息的图像序列超分辨率技术研究

图像分辨率低是许多实际应用中的瓶颈问题。图像序列超分辨率技术通过信号处理的手段提高图像分辨率。现有的图像序列超分辨率技术只利用低分辨率图像序列的信息，限制了处理的效果。实际应用中，除图像序列以外，还可以得到许多先验信息。本课题在深入挖掘图像序列本身信息资源的基础上，研究如何利用各种先验信息提高超分辨率处理的效果。研究内容主要包括：研究各种先验信息的建模和提取方法，以及引入先验信息后的图像序列亚像素级运动估计方法和超分辨率重建方法。本项目的特色反映在：1.将先验信息引入到超分辨率处理中，开拓了可利用的信息资源；2.将超分辨率问题与模式识别问题结合形成组合问题进行统一优化求解；3.利用序列信息提高亚像素级运动估计的精度。本项目的研究将丰富图像序列超分辨率技术的理论体系；研究得出的新方法将提高实际应用中的超分辨率效果，可广泛应用在各种图像处理系统中。