淺析基于POCS算法的超分辨率圖像處理技術(shù)

許友文

（四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川遂寧629000）

淺析基于POCS算法的超分辨率圖像處理技術(shù)

許友文

（四川職業(yè)技術(shù)學(xué)院，四川遂寧629000）

為了復(fù)原出具有較高質(zhì)量的圖像需要從軟件方面進(jìn)行改進(jìn)，簡(jiǎn)要地提出POCS算法原理，分析了POCS算法的實(shí)現(xiàn)過程，并在此基礎(chǔ)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(shù)

引言

在圖像處理上，通過構(gòu)建POCS算法能夠在很大程度上彌補(bǔ)大量圖像迭代而導(dǎo)致的圖形噪點(diǎn)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(duì)關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。Mallat模塊能夠在對(duì)圖形進(jìn)行小波處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行大量的迭代，顯著地提高圖像質(zhì)量以及識(shí)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(shù)以來，此種算法技術(shù)便成為圖像處理領(lǐng)域中重點(diǎn)關(guān)注的課題。主要是指可以利用同一場(chǎng)景的多幅圖像的方式來獲取此場(chǎng)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(jìn)行改進(jìn)，但由于硬件改進(jìn)面臨設(shè)備技術(shù)以及價(jià)格昂貴等問題，因此最為簡(jiǎn)單的方式便是通過軟件方面進(jìn)行改進(jìn)。

POCS算法在應(yīng)用上主要是通過低分辨率圖像之間的信息互補(bǔ)獲得更多的細(xì)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(chǔ)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(gè)經(jīng)過簡(jiǎn)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(yùn)算能夠定位交集的解，且是對(duì)凸形約束集合條件進(jìn)行收斂的解［2］。

2　POCS算法實(shí)現(xiàn)過程

通過POSC算法原理可以推出其具體算法的實(shí)現(xiàn)過程：首先，建立一個(gè)具有高分辨率圖像的初始估計(jì)圖。其次，從圖像上的某一點(diǎn)開始，將圖像估計(jì)值投影至凸形集合上，以此來對(duì)初始估計(jì)圖像是否滿足了所有的凸形約束進(jìn)行判斷。若發(fā)現(xiàn)初始估計(jì)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(jì)圖像上，并且修正圖像。最后，對(duì)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(duì)于初始值的計(jì)算公式，需要設(shè)立每個(gè)約束集能夠定義一個(gè)凸集投集算子，公式如下：

此種計(jì)算方式在應(yīng)用過程中的主要優(yōu)點(diǎn)在于算法較為簡(jiǎn)單，屬于有效的且靈活的解決方式。在應(yīng)用中能夠利用先驗(yàn)知識(shí)，但也存在計(jì)算復(fù)雜、目標(biāo)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(chǔ)上提出橢圓約束方法，在計(jì)算過程中的最終求解目標(biāo)為交集橢圓中心，最終能夠得到唯一目標(biāo)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(cè)到的低分辨率圖像序列一幀，并對(duì)參考幀進(jìn)行插值，然后將其作為超分辨率圖像的初始估計(jì)圖。第二、將參考幀與低分辨率圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，據(jù)此得出相對(duì)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(jìn)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(jì)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(duì)高分辨率估計(jì)進(jìn)行迭代修正，使其能夠達(dá)到能夠接受的范圍及結(jié)果［3］。

Mallat算法利用POCS迭代算法將LR圖像作為觀測(cè)圖像及初始估計(jì)圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)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(diǎn)。每次迭代時(shí)對(duì)LR圖像進(jìn)行m×n次一致性投影，并且得到相應(yīng)的HR圖像，最終得到高分辨率圖像。

4　結(jié)語

POCS算法能夠在一定程度上帶動(dòng)醫(yī)學(xué)、高清電視等領(lǐng)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(xì)節(jié)及視覺效果更好。通過構(gòu)建POCS算法能夠在很大程度上彌補(bǔ)大量圖像迭代而導(dǎo)致的圖形噪點(diǎn)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(duì)關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。因此，對(duì)POCS算法的改進(jìn)在相關(guān)領(lǐng)域具有重要的現(xiàn)實(shí)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(jìn)的POCS算法的超分辨率圖像復(fù)原［J］.電子設(shè)計(jì)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(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)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(dòng)毫米波圖像超分辨率恢復(fù)［J］.南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)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(xiàng)目：四川省教育廳自然科學(xué)一般項(xiàng)目，課題號(hào): 15ZB0356

許友文（1964—），男，四川遂寧人，本科，畢業(yè)于四川省教育學(xué)院物理教育，副教授，主要從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用教學(xué)。