论文摘要：视频监控中关键帧图像超分辨率方法研究

目前社会上对于视频监控的需求与日俱增，国家已经投入大量资金和人力积极推动“平安城市”的建设工作。然而在实际应用中，从原始监控视频中却常常难以直接辨识目标。究其原因，主要是限于技术、成本、安装位置等因素，从现有的监控系统系统中获取的图像、视频分辨率过低。超分辨率技术提供了从单帧图像或者一系列多帧图像中恢复出原始高分辨率图像的可能性，能够大幅度提升现有监控系统对图像目标区域的辨识能力。现有的超分辨方法包含基于插值、基于重建与基于学习的三大类方法。其中基于学习的方法相对而言性能更加优异，然而由于其计算量过大，这种方法无法被应用于视频的超分辨率重建。

本文提出一种基于前景—背景双字典稀疏表示的快速视频帧分辨率方法，使用混合高斯背景模型区分视频帧的背景与前景区域，分别对两种区域进行超分辨率重建以此取得了较好的重建效果；此外研究了利用视频帧的特性加速超分辨率重建过程，提出了两种降低计算量的策略：一是在重建过程中利用视频中背景的稳定性，避免不包含新信息的背景区域被重复重建，以此降低重建高分辨率背景的计算量；二是研究利用视频帧自身以及视频帧与邻帧之间的相似性来加速重建过程，实现方法是根据自然图像的自相似性建立已重建图像块记录集，在其中优先匹配相似图像块以避免重复构造高分辨率图像块，并利用LRU技术对记录的已重建图像块进行更新。

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