2014 - 基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率算法_潘宗序1禹晶1胡少兴2孙卫东

突破衍射极限地超高分辨率成像技术发展 (修改)

结课论文 题目突破衍射极限的超高分辨率成像的技术进展 学生 学号 学院 专业 班级 二〇一五年十二月

一引言 1.1选题意义 光学显微成像具有极为悠久的历史，但一直以来，光学成像一直受到衍射极限的限制而分辨率无法突破200 nm。后来虽然有了电子显微镜、核磁共振显像、x光衍射仪等微观观测或者显像设备，但是使用光学显微镜可以在活体状态下观察生命体使得其在生物、医学观察方面仍有巨大优势。值得庆贺的是近年来，超高分辨率显微技术的发展使得光学显微成像分辨率达到了20 nm以下。其中德国科学家Stefan Hell、美国科学家Eric Betzig和William Moerner因其在超高分辨率显微技术方面的突出贡献获得了2014年的诺贝尔化学奖。在这篇文章中，我们就简要介绍一下超高分辨率显微技术的发展和应用，并对诸位大师致以敬意。 1.2技术指标 显微 技术成像优劣一般通过X-Y平面分辨率与Z轴分辨率大小来判定，分辨率越高数值越小。下表是各种显微成像技术的分辨 率指标。

普通光学显微镜200-300 500-700 4Pi显微镜100-150 STED显微技术50-70 STED+4技术50 50 PALM技术20 30 3D STORM技术20-30 50-60 dSTORM技术30 50 2D SSIM技术50 3D SSIM技术100 200 电子显微镜0.05 X光衍射仪0.03-10

二衍射极限 2.1 衍射极限 我们能看到什么？看到多小的围？看得有多清楚？几百年来，依靠不断进步的科学手段，微观世界正一层层揭开面纱，让人们可以看得越来越“小”，进而可以进行研究。 人的肉眼能分辨0.1毫米尺度的物体，再小，就要借助工具。1665年，英国科学家罗伯特·虎克制造了第一台用于科学研究的光学显微镜，用它观察薄薄的软木塞切片。虎克看到了残存的植物细胞壁，它们一个个像小房间一样紧挨在一起，这就是“细胞”一词的由来。 此后，显微镜制造和显微观察技术的迅速发展，帮助科学家第一次发现了细菌和微生物。那么，光学显微镜是否可以无止境地“放大”下去，让我们想看到多小就能看到多小？科学家为此做了很多尝试，最终发现，存在一道法逾越的“墙”—衍射极限。 1873年，德国科学家阿贝提出了衍射极限理论：光是一种电磁波，由于存在衍射，一个被观测的点经过光学系统成像后，不可能得到理想的点，而是一个衍射像，每个物点就像一个弥散的斑，如果这两个点靠得很近，弥散斑就叠加在一起，我们看到的就是一团模糊的图像。 阿贝提出，分辨率的极限近似于入射光波长的二分之一(d=λ/2)。可见光的波长通常在380~780纳米之间，根据衍射极限公式，光学显微镜的分辨率极限就在200纳米（0.2微米）左右。如果物体小于0.2微米，你仍旧看到的是一个模糊的光斑。这就是很长一段时间，光学显微镜的分辨极限——衍射极限。

超分辨率算法综述

超分辨率复原技术的发展 The Development of Super2Re solution Re storation from Image Sequence s 1、引言 在图像处理技术中,有一项重要的研究内容称为图像融合。通常的成像系统由于受到成像条件和成像方式的限制,只能从场景中获取部分信息,如何有效地弥 补观测图像上的有限信息量是一个需要解决的问题。图像融合技术的含义就是把相关性和互补性很强的多幅图像上的有用信息综合在一起,产生一幅(或多幅) 携带更多信息的图像,以便能够弥补原始观测图像承载信息的局限性。 （图象融合就是根据需要把相关性和互补性很强的多幅图象上的有用信息综合在一起,以供观察或进一步处理,以弥补原始单源观测图象承载信息的局限性,它是一门综合了传感器、图象处理、信号处理、计算机和人工智能等技术的现代高新技术,于20 世纪70 年代后期形成并发展起来的。由于图象融合具有突出的探测优越性,在国际上已经受到高度重视并取得了相当进展,在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事等方面都取得了明显效益。从图象融合的目标来看,主要可将其归结为增强光谱信息的融合和增强几何信息的融合。增强光谱信息的融合是综合提取多种通道输入图象的信息,形成统一的图象或数据产品供后续处理或指导决策,目前在遥感、医学领域都得到了比较广泛的应用。增强几何信息的融合就是从一序列低分辨率图象重建出更高分辨率的图象(或图象序列) ,以提 高图象的空间分辨率。对图象空间分辨率进行增强的技术也叫超分辨率 (super2resolution) 技术,或亚像元分析技术。本文主要关注超分辨率(SR) 重建技术,对SR 技术中涉及到的相关问题进行描述。） （我们知道,在获取图像的过程中有许多因素会导致图像质量的下降即退化,如 光学系统的像差、大气扰动、运动、离焦和系统噪音,它们会造成图像的模糊和变形。图像复原的目的就是对退化图像进行处理,使其复原成没有退化前的理想图像。按照傅里叶光学的观点,光学成像系统是一个低通滤波器,由于受到光学衍射的影响,其传递函数在由衍射极限分辨率所决定的某个截止频率以上值均为零。显然,普通的图像复原技术如去卷积技术等只能将物体的频率复原到衍射极

视频的码率、帧率、分辨率

为了了解视频的码率、帧率、分辨率。我们先来看看视频编码的基本原理：视频图像数据有极强的相关性，也就是说有大量的冗余信息。其中冗余信息可分为空域冗余信息和时域冗余信息。压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉（去除数据之间的相关性），压缩技术包含帧内图像数据压缩技术、帧间图像数据压缩技术和熵编码压缩技术。视频文件一般涉及到三个参数：帧率、分辨率和码率。 帧率：每秒显示的图片数。影响画面流畅度，与画面流畅度成正比：帧率越大，画面越流畅；帧率越小，画面越有跳动感。由于人类眼睛的特殊生理结构，如果所看画面之帧率高于16的时候，就会认为是连贯的，此现象称之为视觉暂留。并且当帧速达到一定数值后，再增长的话，人眼也不容易察觉到有明显的流畅度提升了。 分辨率：(矩形)图片的长度和宽度，即图片的尺寸 码率：把每秒显示的图片进行压缩后的数据量。影响体积，与体积成正比：码率越大，体积越大；码率越小，体积越小。（体积=码率×时间） 帧率X分辨率=压缩前的每秒数据量(单位应该是若干个字节) 压缩比=压缩前的每秒数据量/码率（对于同一个视频源并采用同一种视频编码算法，则：压缩比越高，画面质量越差。） 所谓“清晰”，是指画面十分细腻，没有马赛克。并不是分辨率越高图像就越清晰。 简单说： 在码率一定的情况下，分辨率与清晰度成反比关系：分辨率越高，图像越不清晰，分辨率越低，图像越清晰。 在分辨率一定的情况下，码率与清晰度成正比关系，码率越高，图像越清晰；码率越低，图像越不清晰。 但是，事实情况却不是这么简单。可以这么说： 在码率一定的情况下，分辨率在一定范围内取值都将是清晰的；同样地，在分辨率一定的情况下，码率在一定范围内取值都将是清晰的。 在视频压缩的过程中，I帧是帧内图像数据压缩，是独立帧。而P帧则是参考I帧进行帧间图像数据压缩，不是独立帧。在压缩后的视频中绝大多数都是P帧，故视频质量主要由P帧表现出来。由于P帧不是独立帧，而只是保存了与邻近的I帧的差值，故实际上并不存在分辨率的概念，应该看成一个二进制差值序列。而该二进制序列在使用熵编码压缩技术时会使用量化参数进行有损压缩，视频的质量直接由量化参数决定，而量化参数会直接影响到压缩比和码率。 视频质量可以通过主观和客观方式来表现，主观方式就是通常人们提到的视频清晰度，而客观参数则是量化参数或者压缩比或者码率。在视频源一样，压缩算法也一样的前提下比较，量化参数，压缩比和码率之间是有直接的比例关系的。 分辨率的变化又称为重新采样。由高分辨率变成低分辨率称为下采样，由于采样前数据充足，只需要尽量保留更多的信息量，一般可以获得相对较好的结果。而由低分辨率变成高分辨率称为上采样，由于需要插值等方法来补充（猜测）缺少的像素点，故必然会带有失真，

超分辨率图像重建方法综述_苏衡

第39卷第8期自动化学报Vol.39,No.8 2013年8月ACTA AUTOMATICA SINICA August,2013 超分辨率图像重建方法综述 苏衡1,2周杰1张志浩1 摘要由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction,SRIR或SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点,引起了研究者的广泛关注.本文将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类,将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、单帧图像超分辨率三大类.对于其中每一大类问题,分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等各种相关问题,并对不同算法的特点进行了比较分析.本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法,最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望. 关键词超分辨率图像重建,计算机视觉,图像处理,方法综述 引用格式苏衡,周杰,张志浩.超分辨率图像重建方法综述.自动化学报,2013,39(8):1202?1213 DOI10.3724/SP.J.1004.2013.01202 Survey of Super-resolution Image Reconstruction Methods SU Heng1,2ZHOU Jie1ZHANG Zhi-Hao1 Abstract Because of its extensive practical and theoretical values,the super-resolution image reconstruction(SRIR or SR)technique has become a hot topic in the areas of computer vision and image processing,attracting many researchers attentions.This paper categorizes the SR problems according to their input and output conditions into three main cat-egories:reconstruction-based SR,video SR and single image SR.For each category,the development history,common algorithm classes and state-of-the-art research achievements are reviewed comprehensively.We also analyze the charac-teristics of di?erent algorithms.Afterwards,we discuss the combination of di?erent super-resolution categories and the evaluation of image and video qualities.Thoughts and foresights of this?eld are given at the end of this paper. Key words Super-resolution image reconstruction,computer vision,image processing,survey Citation Su Heng,Zhou Jie,Zhang Zhi-Hao.Survey of super-resolution image reconstruction methods.Acta Auto-matica Sinica,2013,39(8):1202?1213 超分辨率图像重建(Super resolution image re-construction,SRIR或SR)是指用信号处理和图像处理的方法,通过软件算法的方式将已有的低分辨率(Low-resolution,LR)图像转换成高分辨率(High-resolution,HR)图像的技术.它在视频监控(Video surveillance)、图像打印(Image printing)、刑侦分析(Criminal investigation analysis)、医学图像处理(Medical image processing)、卫星成像(Satellite imaging)等领域有较广泛的应用. 收稿日期2011-08-31录用日期2013-01-29 Manuscript received August31,2011;accepted January29, 2013 国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61020106004),国家自然科学基金(61005023,61021063),国家杰出青年科学基金项目(61225008),教育部博士点基金(20120002110033)资助 Supported by Key International(Regional)Joint Research Pro-gram of National Natural Science Foundation of China(6102010 6004),National Natural Science Foundation of China(61005023, 61021063),National Science Fund for Distinguished Young Scholars(61225008),and Ph.D.Programs Foundation of Min-istry of Education of China(20120002110033) 1.清华大学自动化系北京100084 2.北京葫芦软件技术开发有限公司北京100084 1.Department of Automation,Tsinghua University,Beijing 100084 2.Beijing Hulu Inc.,Beijing100084 超分辨率问题的解决涉及到许多图像处理(Im-age processing)、计算机视觉(Computer vision)、优化理论(Optimization problem)等领域中的基本问题[1],例如图像配准(Image registration)、图像分割(Image segmentation)、图像压缩(Image com-pression)、图像特征提取(Image feature extrac-tion)、图像质量评价(Image quality estimation)、机器学习(Machine learning)、最优化算法(Opti-mization algorithm)等,超分辨率是这些基本问题的一个具体应用领域,同时也对它们的研究进展起到了推动的作用.因此超分辨率问题本身的研究具有重要的理论意义.目前超分辨率问题已经成为相关研究领域的热点之一. 在上世纪80～90年代,就有人开始研究超分辨率图像重建的方法,1984年Tsai的论文[2]是最早提出这个问题的文献之一.在这之后有很多相关的研究对超分辨率的问题进行更加深入的讨论.有关超分辨率问题的研究成果,在计算机视觉、图像处理与信号处理领域的顶级会议和期刊都有大量收录. 1998年,Borman等[3]发表了一篇超分辨率图像重建的综述文章.2001年,Kluwer出版了一本详细介

高分辨率遥感成像仿真关键技术研究

高分辨率遥感成像仿真关键技术研究 随着越来越多的高分辨率卫星的陆续发射升空,对地遥感观测早已进入“高分时代”。使用计算机仿真技术模拟遥感器对地观测过程,可直观而准确地分析、评测成像过程中影响图像质量的内外因素和作用机制,为传感器设计、遥感数据处理、图像质量评价、目标特性研究等研究提供依据和指导,具有十分重要的应用价值。高分辨率遥感影像像元覆盖尺寸小,对地物的几何、辐射特性辨识度更高,相较于中低分辨率,高分辨率遥感成像仿真过程应考虑的因素更加复杂。因此,本文结合计算机仿真技术和遥感成像机理,针对高分辨率遥感成像仿真过程中涉及的若干关键技术展开了研究。 具体研究工作体现在:高精细度数字场景的辐射特性模型研究。基于真实场景建立了高精细度的三维数字场景。提出一种BRDF模型特征参数反演方法,修正了大气散射对BRDF特征参数反演的影响,获取了地物本征的方向反射特性。提出一种材质纹理映射方法,将不同材质的本征方向反射特性与高精细度模型进行关联,从而建立了高精细度三维数字场景的辐射特性模型,为后续计算不同光照、大气和观测条件下的入瞳处辐射场提供基础。 高分辨率遥感成像的入瞳处辐射亮度计算。提出一种基于神经网络的光辐射参数快速计算方法,以不同条件下MODTRAN计算的光辐射参数为样本,构建并训练了神经网络以快速计算大气下行辐射、透过率、程辐射、光学厚度等光辐射参数,为并行的辐射传输计算提供必要的输入参数。通过蒙特卡洛方法发射大量的光线并追踪光线与大气和三维场景的交互过程,模拟了地表辐射的多次反射作用,以及大气对地表辐射场的空间调制作用,并最终计算传感器入瞳处辐射亮度,得到理想传感器输出的高分辨率辐亮度图像。基于上述关键技术的研究结果,编制了高分辨率遥感成像仿真程序,将仿真结果与GF-2卫星获取的辐亮度图像进行了对比验证,结果显示仿真的入瞳处辐射亮度图像与实拍的卫星图像之间具有较高的辐射一致性和空间一致性。 本文对高分辨率遥感成像仿真中的若干关键技术进行了系统性的研究。论文的研究成果对发展遥感成像仿真平台、促进仿真技术的工程化应用具有十分重要的意义。

超分辨率算法综述

图像超分辨率算法综述 摘要：介绍了图像超分辨率算法的概念和来源，通过回顾插值、重建和学习这3个层面的超分辨率算法，对图像超分辨率的方法进行了分类对比，着重讨论了各算法在还原质量、通用能力等方面所存在的问题，并对未来超分辨率技术的发展作了一些展望。 关键词：图像超分辨率；插值；重建；学习； Abstract:This paper introduced the conception and origin of image super resolu- tion technology. By reviewing these three kinds of methods(interpolation,reconstruct, study), it contrasted and classified the methods of image super-resolution,and at last, some perspectives of super-resolution are given. Key words: image super-resolution;interpolation;reconstruct;study;

1 引言 1.1 超分辨率的概念 图像超分辨率率(super resolution,SR)是指由一幅低分辨率图像(low resolution,LR)或图像序列恢复出高分辨率图像(high resolution， HR)。HR意味着图像具有高像素密度，可以提供更多的细节，这些细节往往在应用中起到关键作用。要获得高分辨率图像，最直接的办法是采用高分辨率图像传感器，但由于传感器和光学器件制造工艺和成本的限制[1]，在很多场合和大规模部署中很难实现。因此，利用现有的设备，通过超分辨率技术获取HR图像(参见图1)具有重要的现实意义。 图1 图像超分辨率示意图 图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建，许多文献中没有严格地区分这两个概念，甚至有许多文献中把超分辨率图像重建和超分辨率图像复原的概念等同起来，严格意义上讲二者是有本质区别的，超分辨率图像重建和超分辨率图像复原有一个共同点，就是把在获取图像时丢失或降低的高频信息恢复出来。然而它们丢失高频信息的原因不同，超分辨率复原在光学中是恢复出超过衍射级截止频率以外的信息，而超分辨率重建方法是在工程应用中试图恢复由混叠产生的高频成分。几何处理、图像增强、图像复原都是从图像到图像的处理，即输入的原始数据是图像，处理后输出的也是图像，而重建处理则是从数据到图像的处理。也就是说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像。但两者的目的是一致的，都是由低分辨率图像经过处理得到高分辨率图像。另外有些文献中对超分辨率的概念下定义的范围比较窄，只是指基于同一场景的图像序列和视频序列的超分辨处理，实际上，多幅图像的超分辨率大多数都是以单幅图像的超分辨率为基础的。在图像获取过程中有很多因素会导致图像质量下降，如传感器的形

视频图像超分辨率重构算法的研究以及应用

目录 第一章绪论 (1) 1.1引言 (1) 1.2 研究背景与意义 (3) 1.2.1研究背景 (3) 1.2.2研究目的与意义 (3) 1.3 国内外研究现状 (4) 1.3.1国外研究现状 (4) 1.3.2国内研究现状 (5) 1.3.3论文创新点 (6) 第二章耦合特征空间中的快速图像超分辨率重构 (8) 2.1稀疏表示重构图像的主要思想 (8) 2.2图像超分辨率重构稀疏表示模型 (9) 2.3耦合特征空间字典学习 (10) 2.3.1耦合特征空间 (10) 2.3.2耦合空间字典学习 (11) 2.4算法流程 (12) 2.5实验结果分析 (16) 2.5.1参数设置 (16) 2.5.2 块大小和重叠像素大小的影响 (17) 2.5.3字典大小的影响 (19) 2.5.4 值的影响 (20) 2.6算法性能评估 (21) 2.7算法复杂度 (23) 2.8本章小结 (23) 第三章基于稀疏表示和近邻嵌入的图像超分辨率重构 (25) 3.1基于稀疏表示和近邻嵌入的图像超分辨率重构的主要思想 (25) 3.2图像块近邻嵌入模型 (26) 3.3基于稀疏表示和图像块近邻的图像超分辨率重构 (27) 3.4算法流程 (28) 3.5实验结果分析 (29) 3.5.1参数设置 (29) IV

3.5.2实验参数的影响 (30) 3.6实验结果对比 (33) 3.7本章小结 (35) 第四章基于动态纹理合成的视频图像超分辨率重构 (36) 4.1基于动态纹理合成的视频图像超分辨率重构基本思想 (36) 4.2图像分割以及归类重构 (37) 4.3基于动态纹理合成的视频图像超分辨率重构 (40) 4.4算法流程图 (41) 4.5实验结果分析 (44) 4.5.1参数设置 (44) 4.5.2实验设置的影响 (45) 4.6算法性能评估 (45) 4.7本章小结 (47) 第五章结论与展望 (48) 5.1主要结论 (48) 5.2展望 (48) 参考文献 (49) 攻读学位期间取得的研究成果 (54) 致谢 (55) V

超分辨成像技术的新发展

超分辨显微成像技术的新发展 马利红 引言 人类获得信息的主要器官是眼睛，然而靠人眼观察客观事物的空间分辨率的极限约为4 ′米，客观世界中人眼不能分辨的所有细微结构称为微观世界。显微成像技术将310- 微观过程或结构成放大图像，以便于人眼能够直接观察。研究微观世界所涉及的学科领域十分广泛，有生物、医学、材料科学、精密机械、微电子学、分子及原子物理、核物理等等，微观世界中细分的微量尺度原则上是无穷的，因而显微学是跨多学科的，其发展也是无止境的。 1665年，Robert Hooke用原始显微镜发现了池塘水中单细胞有机体，它的出现为人类打开了微观世界的大门。光学显微镜由此成为历代生物学家的主要研究工具之一。生物学家把显微镜作为一种主要工具来研究生物器官、组织和细胞，由此奠定了细胞学和组织学的基础，并对生物学、遗传学、微生物学、病理学和医学的发展起到了极大的推动作用。但传统光学显微镜有以下两个主要缺点：(1)受衍射极限的限制，其分辨率与照明波长是同一个数量级，具有一个数值孔径(NA=nsin(q))的传统光学显微镜，分辨极限l，称之为瑞利判据；(2)由于使用的是场光源，观测到的是一个宽视野图像，为0.61/NA 从而降低了信噪比，影响了图像的清晰度和分辨率。随着生物医学、材料科学等的发展对显微提出了更高的要求，不仅希望其具有更高的分辨率，而且能对样品进行无损成像，甚至希望可观察其三维图像。因此，传统的显微镜已不能满足要求。 电子显微镜的分辨率虽然远高于光学显微镜，但它需要在真空条件下工作，因此很难观察活的生物样品，另外电子束的照射也会使生物样品受到辐照损伤。电子显微镜、的局限以及高分辨显微的需求，迫使人们转向超经典衍射极限的光学超分辨理论和技术研究，利用新原理、新技术、新方法来实现光学高分辨力成像和检测。

任意比例视频图像放大算法的研究与实现

任意比例视频图像放大算法的研究与实现 摘要：随着多媒体信息技术的发展，针对视频信号的处理技术应运而生。其中实时缩放正是视频信号处理技术的关键。对于图像缩放，所用数学模型的优劣会直接影响用户观看图像的质量。在视频处理中，图像的缩放算法不仅影响视频质量，而且算法的处理速度也会影响视频流的显示，从而影响用户观看的连续性。本文针对视频信号对处理速度和精度的要求，采用只对亮度信号进行复杂处理的方法。分析图像边缘区域的特性，并通过数学推导，在边缘区域的插值中设计四个模板，从而设计改进的视频缩放算法。实验结果表明，本设计的视频信号缩放算法在主观视觉上保持了图像纹理细节和边缘信息。客观评价中，本算法处理得到的图像高频分量丢失少，且保证较好的低频分量处理效果；平均峰值信噪比较双线性插值提高0.24dB。 关键词：视频信号；图像处理；缩放；边缘 ABRSTRACT：With the rapid development of multimedia information technology，video signal's processing technology emerges at that time. Video’s real-time scaling is the key issue in video signal's processing technology. For image scaling，the mathematical model affects the picture’s visual quality. In video processing，not only the scaling algorithm influences the video’s quality，but also the alg orithm’s performance affects the display of the video so that influences the video playing smoothly.Due to the speed and precision demanded in video signal’s processing，only employ the proposed algorithm in Y channel signal. Under the analysis on the characteristic of the edge in image，four scaling masks are deduced mathematically. This paper issues a lot of experiments on the infrastructure of the theoretical study，which show that the video signal's scaling algorithm designed in this paper has obtained the better effectiveness than traditional algorithms. Our design keeps texture details in subjective vision，raises the PSNR 0.24dB on average，and it has well performance in both high and low frequency component in spectrum at the same. This is satisfied with the designated target of the project. Key words: video signals; image processing; scaling; edge 1 绪论 1.1 研究背景及意义 信息技术和互联网发展到今天，多媒体信息技术的应用范围日趋广泛，多媒体信息包括音频数据、图像和视频数据及文字数据。而人类获取的各种信息中，图像信息占有绝大部分，图像带给人们直观并具体的事物形象，这是声音、语言和文字不能比拟的。 人眼看到的是连续变化的景物，是模拟图像，而在数字设备中存储和显示的图像是经过采样和量化的数字图像。为满足人类视觉和实现信息传输的需求，针对图像和视频信息的实时缩放技术在生活中起着不可忽略的作用[1]。 视频图像的后期缩放处理势必将会作为显示呈现在终端之前的一个重要环节。无论其输入视频信源的分辨率大小尺寸多少，最终都应该以用户的实际物理显示设备的最佳观看分辨率作为显示输出结果，通常由于带宽有限的关系，该显示过程通常以放大为主，即输入视频图像分辨率小于输出分辨率。为了满足不同终端用户对图像尺寸的需求，改变图像尺寸的缩放技术应运而生。 图像缩放是数字图像处理中非常重要的技术之一。对于网络传输的图像，由于客观条件的种种限制，想要快速地传输高分辨率的图像一般难以达到，同时由于硬件性能的限制，图片往往也无法满足所需要的分辨率，而硬件的改进却需要复杂的技术并付出昂贵的代价，所以如果能够从软件技术方面进行改进，采用图像插值技术提高图像质量来达到所期望的分辨率和清晰度，其具有的实用意义将是十分重大的。因此，利用插值的方法将低分辨率图像插值放大成高分辨率图像就成为人们追求的目标。 用图像缩放算法进行处理时，存在一对相悖的要素：图像处理速度和图像精度。一般情况下，要想获得比较高的速度甚至达到实时的图像输出速率，只能采用相对来说运算量比较简单的缩放算法；而如果要想获得处理效果比较好的图像，就只能考虑牺牲处理速度，采用计算量大、比较复杂的缩放算法。图像缩

突破衍射极限的超高分辨率成像技术发展(修改)

突破衍射极限的超高分辨率成像技术发展(修改) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

结课论文 题目突破衍射极限的超高分辨率成像的技术进展 学生姓名 学号 学院 专业 班级 二〇一五年十二月

一引言 1.1选题意义 光学显微成像具有极为悠久的历史，但一直以来，光学成像一直受到衍射极限的限制而分辨率无法突破200 nm。后来虽然有了电子显微镜、核磁共振显像、x光衍射仪等微观观测或者显像设备，但是使用光学显微镜可以在活体状态下观察生命体使得其在生物、医学观察方面仍有巨大优势。值得庆贺的是近年来，超高分辨率显微技术的发展使得光学显微成像分辨率达到了20 nm以下。其中德国科学家Stefan Hell、美国科学家Eric Betzig和William Moerner因其在超高分辨率显微技术方面的突出贡献获得了2014年的诺贝尔化学奖。在这篇文章中，我们就简要介绍一下超高分辨率显微技术的发展和应用，并对诸位大师致以敬意。 1.2技术 指标 显微技术成像优劣一般通过X-Y平面分辨率与Z 轴分辨率大小来判定，分辨率越高数值越 小。下表是各种显微成像技术的分辨率指标。

STED显微技术50-70 STED+4技术50 50 PALM技术20 30 3D STORM技术20-30 50-60 dSTORM技术30 50 2D SSIM技术50 3D SSIM技术100 200 电子显微镜 X光衍射仪

二衍射极限 衍射极限 我们能看到什么看到多小的范围看得有多清楚几百年来，依靠不断进步的科学手段，微观世界正一层层揭开面纱，让人们可以看得越来越“小”，进而可以进行研究。 人的肉眼能分辨毫米尺度的物体，再小，就要借助工具。1665年，英国科学家罗伯特·虎克制造了第一台用于科学研究的光学显微镜，用它观察薄薄的软木塞切片。虎克看到了残存的植物细胞壁，它们一个个像小房间一样紧挨在一起，这就是“细胞”一词的由来。 此后，显微镜制造和显微观察技术的迅速发展，帮助科学家第一次发现了细菌和微生物。那么，光学显微镜是否可以无止境地“放大”下去，让我们想看到多小就能看到多小科学家为此做了很多尝试，最终发现，存在一道法逾越的“墙”—衍射极限。 1873年，德国科学家阿贝提出了衍射极限理论：光是一种电磁波，由于存在衍射，一个被观测的点经过光学系统成像后，不可能得到理想的点，而是一个衍射像，每个物点就像一个弥散的斑，如果这两个点靠得很近，弥散斑就叠加在一起，我们看到的就是一团模糊的图像。 阿贝提出，分辨率的极限近似于入射光波长的二分之一(d=λ/2)。可见光的波长通常在380~780纳米之间，根据衍射极限公式，光学显微镜的分辨率极限就在200纳米（微米）左右。如果物体小于微米，你仍旧看到的是一个模糊的光斑。这就是很长一段时间内，光学显微镜的分辨极限——衍射极限。

几种视频压缩算法对比

视频压缩算法对比 视频2008-05-23 10:10:09 阅读557 评论0 字号：大中小订阅 视频压缩标准及比较原始的数字视频信号的数据量是相当惊人的，例如，NTSC 图像以大约640X480的分辨率，24bist/象素，每秒30帧的质量传输时，则视频数据有640X480x24X30=221Mb/S或28MB/s秒，显然这样庞大的数据流对大多数传输线路来说是无法承受的，而且也是无法存储的。为此人们开始专门研究将这些视频、音频数据流进行压缩。很多压缩编码标准相继推出，主要有JPEG月吐一JPEG‘，幻，_H.261旧.263和MPEG等标准。其中JPEG标准主要是用在静止图像的压缩。M一PJEG是将PJEG改进后用到运动图像上，在压缩比不高时，有较好的复现图像质量，但占用存储空间大;在压缩比高的情况下，复现图像质量差。.H261爪.263标准是专门为用于图像质量要求不高的视频会议和可视电话设计。MpEG(MovnigPictureExPertGorPu即活动图像专家组)。它是由150(国际标准化组织)和正(c国际电工委员会)于1988年联合成立的。专门致力于运动图像及伴音编码标准化工作。它们推出了MPEG编码标准【1卜，1l。到现在为止，专家组己制定了MPEG一1，MPEG一2和MPEG一4三种标准，由于其标准化、较大的压缩比及较高的画面质量，成为视频压缩系统首选算法。 MPEGI是一种压缩比高但图像质量稍差的技术;而MPEGZ技术主要专注于图像质量，压缩比小，因此需要的存储空间就大;MPEG4技术是时下比较流行的技术，使用这种技术可以节省空间、提高图像质量、节省网络传输带宽等优点。 来自：https://www.360docs.net/doc/ff8958294.html,/blog/static/80720305200842310109120/

(完整word版)计算成像

计算成像 1.为何要研究计算成像？ 计算成像能够实现传统成像无法完成的任务，例如：去除运动模糊、超分辨率重建等。 2.用计算成像的方法怎样提高图像分辨率？ 增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）。然而，随着像素尺寸的减少，光通量也随之减少，它所产生的散粒噪声使得图像质量严重恶化。不受散粒噪声的影响而减少像素的尺寸有一个极限，对于0.35微米的CMOS处理器，像素的理想极限尺寸大约是40平方微米。当前的图像传感器技术大多能达到这个水平。 另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的耦合转换率，因此这种方法一般不认为是有效的。在许多高分辨率图像的商业应用领域，高精度光学和图像传感器的高价格也是一个必须考虑的重要因素。因此，有必要采用一种新的方法来增加空间分辨率，从而克服传感器和光学制造技术的限制。 （1）超分辨率重建 图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像，高分辨率图像意味着图像具有高像素密度，可以提供更多的细节，这些细节往往在应用中起到关键作用。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。超分辨率重构的基本过程为：先进行图像退化分析，然后进行图像的配准，最后根据配准的信息对图像进行重构。目前，图像超分辨率研究可分为3个主要范畴：基于插值、基于重建和基于学习的方法。具体方法有：规整化重建方法，均匀空间样本内插方法，迭代反投影方法(IBP)，集合理论重建方法(凸集投影POCS)，统计重建方法(最大后验概率MAP和最大似然估计ML)，混合ML/MAP/POCS 方法，自适应滤波/维纳滤波/卡尔曼滤波方法，确定性重建方法基于学习和模式识别的方法。 超分辨率重建，即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像。超分辨率重建的核心思想就是用时间带宽（获取同一场景的多帧图像序列）换取空间分辨率，实现时间分辨率向空间分辨率的转换。在基于超分辨率重建的空间分辨率增强技术中，其基本前提是通过同一场景可以获取多幅低分辨率细节图像。在超分辨率重建中，典型地认为低分辨率图像代表了同一场景的不同侧面，也就是说低分辨率图像是基于亚像素精度的平移亚采样。如果仅仅是整数单位的像素平移，那么每幅图像中都包含了相同的信息，这样就不能为高分辨率图像的复原提供新的信息。如果每幅低分辨率图像彼此之间都是不同的亚像素平移，那么它们彼此之间就不会相互包含，在这种情况下，每一幅低分辨率图像都会为高分辨率图像的复原提供一些不同的信息。为了得到同一场景的不同侧面，必须通过一帧接一帧的多场景或者视频序列的相关的场景运动。我们可以通过一台照相机的多次拍摄或者在不同地点的多台照相机获取多个场景，例如在轨道卫星一类可控制的图像应用中，这种场景运动是能够实现的；对于局部对象移动或者震荡一类的不可控制的图像应用也是同样能实现的。如果这些场景运动是已知的或者是在亚像素精度范围了可估计的，同时如果我们能够合成这些高分辨率图像，那么超分辨率重建图像复原是可以实现的。

视频的超分辨率增强技术综述

收稿日期:2004202226;修返日期:2004206211 基金项目:国家专项工程项目(“613”项目);国家杰出青年科学基金资助项目(60225015);高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目 视频的超分辨率增强技术综述 3 王　勇1,2,郑　辉1,胡德文2 (11西南电子电信技术研究所国家重点实验室,四川成都610041;21国防科学技术大学机电工程与自动化学 院,湖南长沙410073) 摘　要:视频超分辨率增强的目的在于从时间上弥补视频采样设备采样帧率的不足,描述高速运动变化对象的细节信息;在空间上复原视频图像截止频率之外的信息,以使图像获得更多的细节。这项技术广泛应用于视频通信、监控、遥感和高清晰度电视等多个领域。从视频超分辨率的含义、发展现状、主要技术方法和未来研究展望等方面,对视频超分辨率增强领域的研究进行了综述。关键词:视频;图像;超分辨率;时空 中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100123695(2005)0120004204 Survey on Video Super 2Resolution Enhancement W ANG Y ong 1,2,ZHE NG Hui 1,H U De 2wen 2 (11National K ey Laboratory ,Southwest Institute o f Electronic &Telecommunication Techniques ,Chengdu Sichuan 610041,China ;21College o f Mecha 2tronics &Automation ,National University o f De fense Technology ,Changsha Hunan 410073,China ) Abstract :Video super 2res olution enhancement technique has tw o main aims.T he first is rein forcing the sh ortage of video device frame rate ,describing the details of fast 2m oving object.An other is recovering the lost image space in formation.T he technique is widely ap 2plied to many fields ,such as video communication ,surveillance ,rem ote 2sensing and H DT V.T his paper gives an overview of super 2res o 2lution in term of main used techniques.W ith the present problems in this area ,the paper gives s ome w ork and open issues that can be researched m ore in the future.K ey w ords :Video ;Image ;Super 2Res olution ;S pace 2T ime 1　引言 视频的超分辨率增强是指融合来自相同动态场景的多个低分辨率视频序列的信息,去重构一个高时空分辨率的视频序列。可想而知,视频超分辨率包括时间超分辨率和空间超分辨率。视频中某些事件发生变化比较快,这样就需要用所谓高速(高帧率)的摄像机来采样,如果使用普通帧率的摄像机,那么在时间上就会有一些细节信息的丢失。视频的时间超分辨率就是要恢复这些丢失的时间上的细节信息,而视频空间超分辨率就是通常人们提到的图像超分辨率复原。 摄像机在时间和空间上的分辨率能力是有限的。空间分辨率取决于摄像机光学传感器的空间密度及其本身引入的模糊误差,这些因素限制了图像中被观察到的物体或特征的最小空间尺寸;时间分辨率取决于摄像机的帧率和曝光时间,这就限制了视频序列中能被观察到的动态事件的最大变化速度。比摄像机帧率发生更快的动态事件在记录下来的视频序列中是不可见或者不正确的,如在网球比赛的视频中是不可能观察到高速运动的网球的全部运动和状态的。有两类非常 典型的由高速运动引起的可视化效果:①运动模糊,它是摄像机的曝光时间引起的,如高速运动的网球所带有的尾迹;②运动混淆,它是由于帧率限制的时间采样引起的,如一个小球以正弦波形向前运动,摄像机的帧率如果与小球正弦运动周期可比或相等,记录下的视频上就将观察到小球以很长的周期正弦运动或直线运动,这类似于一维信号的欠采样。这两种视频效果都不能依靠视频的慢速播放而消除,甚至使用复杂的时间插值算法来增加帧率也收效甚微[1],这是因为包含在单个视频序列中的信息是不足以恢复高速动态事件中丢失的信息。多个视频序列提供了附加的动态时空场景采样,这样就可融合这些信息去弥补丢失的信息,产生一个高时空分辨率的视频序列。 2　相关工作 图像超分辨率的概念和方法最早由Harris 和G oodman [2,3] 于20世纪60年代提出;随后有许多人对其进行了研究,并相继提出了各种方法,如长椭球波函数法[4]、线性外推法[5]、叠加正弦模板法[6]。以上这些方法虽然能给出令人印象深刻的仿真结果,但在实际应用中并没有获得理想的结果。80年代末之后,人们在超分辨率图像复原方法研究上取得了突破性的进展。Hunt 等人不仅在理论上说明了超分辨率存在的可能性[7],而且提出和发展了许多有实用价值的方法,如能量连续降减法[8]、Bayesian 分析法[9～12]和凸集投影法[13]。超分辨率 ?4?计算机应用研究2005年