基于稀疏表示的二维码图像超分辨复原研究-计算机科学与技术专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 Nanjing University of Aeronautics and Astronautics The Graduate School College of Computer Science and Technology Research on Two-Dimensional Barcode Image Super-Resolution Restoration via Sparse Representation A Thesis in Computer Science and Technology by Yang Gaosheng Advised by Prof. Liu Ningzhong Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering January, 2014 万方数据 万方数据 承诺书 本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行 的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位 或证书而使用过的材料。 本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等 复制手段保存、汇编学位论文。 （必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本承诺书） 作者签名： 日 期： _ 南京航 南京航空航天大学硕士学位论文 摘 要 随着信息技术的发展，通过识别二维条码获取有用资讯已变得非常普遍。二维条码信 息量大，密度大，所以需要高分辨率的图像确保识别性能。例如在一些应用中，需要用户 拍摄二维码图像上传至服务器进行识别，由于这些用户缺乏足够的指导，往往使上传的图 像没有足够的分辨率，导致识别失败。可见，对获取的图像进行超分辨复原对二维码的识 别至关重要。所以，本文对基于稀疏表示的二维码图像超分辨复原进行了研究。本文的主 要工作分为： 1) 探讨了两类主流的超分辨复原方法。本文阐释了基于重建和基于学习的超分辨复原 方法，并发现二维码图像具有很好的结构特征，便于建立高、低分辨率图像块之间的关 联，因此推测基于学习的方法更适合这类图像的超分辨重建。 2) 探讨了基于过完备字典的稀疏表示模型。首先，本文阐释了稀疏表示模型的建立过 程。然后，分别从模型求解、稀疏性度量和稀疏系数解的唯一性三个方面对它进行了分 析。最后，展示了稀疏表示在图像超分辨复原领域的有效应用。 3) 为建立高、低分辨率图像块之间的稀疏性关联，提出了一种适合二维码图像超分辨 重建的特征抽取方法。二维码的边缘包含大量的高频信息，所以采用 Kirsch 算子检测出边 缘梯度作为一个重建特征。梯度方向很好地反映了二维码的纹理信息，所以使用类边缘纹 理直方图法抽取出梯度方向作为另一个重建特征。最后，将水平和垂直的二阶梯度特征与 它们相结合，共同组成低分辨图像块的特征抽取器。 4) 运用上述特征抽取方法，提出了一种针对二维码图像的超分辨复原算法。首先，本 文采用冲击滤波器对训练集的低分辨图像块进行边缘增强，从而使抽取的特征信息更加准 确。然后，使用内容相关的样本对字典进行训练，从而使字典的稀疏表示能力更强。最 后，对稀疏重建的图像进行全局约束，从而使最终的估计图像与原始图像更接近。实验结 果表明，该算法能有效地实现二维码图像的超分辨重建。 关键词：二维码图像，超分辨复原，稀疏表示，特征抽取，边缘梯度，梯度方向 i 基于稀 基于稀疏表示的二维码图像超分辨复原研究 ABSTRACT With the development of Information technology, obtaining useful information through recognizing two-dimensional barcode has become very common. The barcode has a large amount of information and a high density, so a high-resolution image is needed to insure its recognition. For example, some applications need the user to shoot a barcode image and then upload it to the server for recognition. However, since these users lack sufficient guidance, it te