国家自然科学基金项目

项目负责人：邓承志

项目批准号：61162022

一、项目简介

超分辨率借助信号估计理论，很好地解决了固有的传感器阵列排列密度限制引起的图像分辨率低的问题，弥补了传感器硬件方面的不足，在工业控制、医学成像、遥感、安全监控、视频信号传输等领域具有广阔的应用前景，是图像处理、计算机视觉和应用数学等领域研究的国际热点。图像先验表示模型直接影响到图像超分辨率重建的效果。过完备稀疏表示是一种新兴的图像表示模型，为解决超分辨重建中的难点问题提供了新的研究思路。本项目以过完备稀疏表示为理论基础，就“如何更准确地对图像结构、纹理等视觉重要特征进行描述和建模，如何构建合适的图像先验表示模型，以提高超分辨重建算法对图像边缘、轮廓、纹理等特征的恢复能力”等问题和技术难点进行探索性的研究。

二、项目相关成果的介绍

项目组围绕基于结构相似度的稀疏模型、群结构稀疏模型、近似稀疏模型、以及图像超分辨率重建应用等方面已开展了深入研究，并取得了阶段性研究成果。录用和发表SCI 期刊论文2篇、EI 期刊论文7篇、CSCD期刊论文8篇。培养硕士研究生5人。参加 SPIE MIPPR 2011和 WHISPERS 2012国际学术会议。以此基础上，项目组成员获得江西省科技落地计划项目、江西省自然科学基金项目、江西省科技支撑项目和江西省教育厅科技项目的立项。