一种基于DCT和区域滤波去噪的低分辨率图像渐进式超分辨率重建新方法

由于处理能力限制和信道容量等因素，图像通常被降采样并以低比特率传输，导致低分辨率压缩图像。可以通过一种称为超分辨率重建的计算过程，从多幅模糊、含噪且降采样的低分辨率图像中重建出高分辨率图像。超分辨率是将多幅有混叠的低质量图像组合以生成高分辨率、高质量图像的过程。本文研究了从一系列低分辨率压缩图像中逐步恢复高分辨率图像的问题。我们通过强调编码和解码过程，提出了一种新颖的基于DCT的渐进式图像显示算法。在编码器端，我们考虑一组被加性高斯白噪声和运动模糊破坏的低分辨率图像。低分辨率图像使用8×8块DCT进行压缩，并使用我们提出的新颖区域滤波器进行噪声滤波。执行多帧融合以获得单幅无噪声图像。在解码器端，通过先传输粗图像再传输细节图像来渐进式重建图像。最后，通过应用我们提出的新颖自适应插值技术重建出超分辨率图像。我们对重建图像进行了客观和主观分析，所得图像具有更好的超分辨率因子，以及更高的ISNR和PSNR。与迭代反投影（IBP）、凸集投影（POCS）、Papoulis-Gerchberg、基于FFT的超分辨率重建进行的比较研究表明，我们的方法优于以往的工作。