基于压缩感知的超分辨率重建.doc

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