基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建

基于学习的单图超分辨率重建算法能获得较好的超分效果,但存在重建图像伪影较为明显的问题。为解决这一问题,提出了一种基于双正则化参数的在线字典学习超分辨率重建算法。在字典学习过程中运用在线字典学习方法（Online Dictionary Learning,ODL）,并在稀疏字典生成阶段和图像重建阶段分别设置了两个不同的正则化参数。实验中生成的目标高分辨率图像PSNR比经典的稀疏编码超分方法（Sparse Coding Super-Resolution,SCSR）平均提高了0.39dB,较好地恢复图像边缘锐度和纹理细节的同时有效地抑制了伪影。ODL和双正则化参数的引入,提高了字典训练的精度,使字典训练和图像重建阶段的稀疏系数独立可调,实验中能够有效地消除伪影,提升了超分辨率重建的效果。     

基于字典学习和非局部相似的超分辨率重建

为提高单帧降质图像的分辨率,提出了一种基于字典学习和非局部相似性的超分辨率重建算法。该算法主要将高分辨率图像减去利用迭代反投影重建结果得到差值图像,再利用K-奇异值分解(K-SVD)算法和联合字典生成的思想形成的字典训练方法,训练差值图像块和低分辨率图像块得到对应的高、低分辨率字典用于超分辨重建。此外,引入非局部相似性的正则项约束以提高重建图像的质量。实验结果表明,所提算法重建得到的图像在主观视觉效果和客观评价上优于基于例子学习的超分辨率算法。     

正则化算法在CT图像重建上的应用

由于受数据采集时间、照射剂量、成像系统扫描的几何位置等因素的约束,计算机断层成像（Computed tomography,CT）技术目前只能在有限角度范围或在较少的投影角度得到数据,这些都属于不完全角度重建问题. 因此,图像重建的算法应用变得尤为重要,本文将现有的几种正则化超分辨率重建算法应用到CT图像重建上并做了一系列的对比分析,分析不同算法下不同的图像重建效果. 首先对低分辨率CT图像进行图像配准,然后再进行样条插值放大,最后运用相关正则化算法进行超分辨率图像重建. 实验结果表明正则化算法的应用一定程度上提高了图像分辨率,其中双边正则化下的重建效果最好,基于L2范数全变分正则化效果较差.     

基于小波稳健的超分辨率图像重建算法

针对超分辨率图像重建算法多存在计算量大、收敛稳定性不高且收敛慢的问题,提出一种基于小波稳健的正则化超分辨率图像重建算法。该算法利用小波变换生成初始图像,对重建图像的质量有明显提高。采用1-范式(L1)度量正则项,增强了算法的稳健性,通过导入自适应的正则参数提高了算法的效率。经仿真实验证明了算法的有效性。     

基于正则化的超分辨率图像重建方法及其实现

超分辨率图像重建是用同一景物的若干低分辨率图像通过数字图像处理技术获取其高分辨率图像的一种技术.介绍了基于正则化方法的超分辨率图像重建的研究现状和以正则化为基础的几种重建方法在近几年的研究和发展趋势.在此基础上,实现了一种遥感图像的正则化超分辨率重建算法,实验验证了方法的有效性.     

基于深度学习特征字典的单帧图像超分辨率重建

在基于字典的单帧图像超分辨率重建算法中,依赖人工浅层特征设计的字典表达图像特征能力有限。为此,提出基于深度学习特征字典的超分辨重建方法。该算法首先利用深度网络进行高、低分辨率训练样本图像深层次特征学习;然后,在稀疏字典超分辨框架下联合训练特征字典;最后,输入单帧低分辨率图像并利用该字典实现超分辨率重建。理论分析表明,引入深度网络提取图像深层次特征并用于字典训练,对低分辨率图像的高频信息补充更加有利。实验证明,与双三次插值以及基于一般人工特征字典的超分辨重建算法相比,本文算法的主观视觉和客观评价指标均高于对比算法。     

基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法

针对图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题以及超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声的关系进行了研究, 提出了局部正则化参数自适应选取的方法。结合联合构造字典的算法, 在重建过程中动态调整正则化参数。通过对图像的超分辨率实验证明, 改进的算法具有较高的可行性, 能有效平衡超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声两者的关系, 与传统的超分辨率重建算法相比, 有更高的峰值信噪比。     

基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法

图像的空间分辨率受成像环境、硬件制造水平和成本等多方面因素的影响,存在一定的局限性.为了提高图像的空间分辨率,提出一种基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法.首先利用训练集构建与图像高低频分量对应的高低频码本,将高低频码本作为训练样本获取高低频字典;然后在初始重建图像中搜索目标图像块的相似图像块,利用相似图像块构建非局部约束项;最后通过求解含有非局部约束项的l0范数最小化问题获取目标图像块的稀疏表示系数,并利用高低频字典重建高分辨率图像块.该算法利用高低频字典表示目标图像块,而不是直接采用高低频码本,提高了算法的运算效率;利用相似图像块构建正则化约束项,提高了重建图像的质量.实验结果表明,与LLE,Sc SR和NARM等算法相比,文中算法取得的超分辨率重建效果更好.     

基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法

多尺度结构自相似性是指图像中的大量物体具有相同尺度以及不同尺度相似结构的性质.本文提出了一种基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法,结合多尺度非局部方法和多尺度字典学习方法将蕴含在图像多尺度自相似结构中的附加信息加入到重建图像中.多尺度非局部方法在图像金字塔的不同层中搜索相似图像块,并利用多尺度相似图像块间的关系建立非局部约束项,通过正则化约束获取多尺度自相似结构中的附加信息;多尺度字典学习方法将图像金字塔作为字典学习的样本,通过字典学习使样本中的多尺度相似图像块 在字典下具有稀疏表示形式,从而获取多尺度自相似结构中的附加信息.实验表明, 与ScSR、SISR、NLIBP、CSSS、ASDSAR和mSSIM等算法相比,本文的算法取得了更好的超分辨率重建效果.     

基于局部结构相似与协同表示的超分辨率图像重建

提出一种基于局部几何结构相似性和协同表示的超分辨率图像重建算法.该算法利用l2范数正则化的协同表示和局部几何相似约束模型求解低分辨率图像块在低分辨率字典下的线性表示系数,并利用这一系数重构出高分辨率图像块.文中基于l2范数的系数求解模型可得到解析解而不涉及局部最小解,相较于l1稀疏性约束具有较低的复杂度.实验结果表明,该算法对小尺寸超分辨率图像重建可行且有效,并在重构效果上具有明显的优越性.进一步研究表明,在放大因子增大和存在噪声的情况下,该算法较传统算法重构效果也有显著提高.     

一种快速稳健的超分辨率图像复原算法

提供了一种快速稳健的正则化超分辨率图像复原算法。该算法从Roberts交叉梯度算子的角度构造正则项,从自适应性的角度确定正则参数。用1-范数度量数据逼近项和正则项。算法分析和实验结果表明该算法具有好的稳健性,并且计算速度较快。     

Texture image prior for SAR image super resolution based on total variation regularization using split Bregman iteration

In this article, we propose a total variation (TV) regularization approach for the reconstruction of super-resolution synthetic aperture radar (SAR) image based on gradient profile prior or other texture image prior in the maximum a posteriori framework. We also design a novel super-resolution reconstruction algorithm via split Bregman iteration with the known degradation matrix, thereby enhancing the resolution of the SAR image. The parameter adaptation of the TV regularization is performed based on the high-resolution (HR) SAR image at each step. Several evaluation indices are tested on SAR images for objective assessment of the performance of SAR image super-resolution reconstruction. This computationally efficient algorithm is robust to noise in SAR scenes in HR image estimation. Experimental results show that the proposed split Bregman super-resolution approach can effectively avoid the speckle noise generated due to some strange textures and has good effect of noise suppression, while effectively maintaining the SAR image content, the structure of the SAR image is more apparent. Additionally, the experimental results on real SAR scenes also demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and demonstrate its superiority to other super-resolution algorithms.     

双边全变分的自适应核回归超分辨率重建

正则化方法是目前解决超分辨率重建中病态问题的一种被广泛使用的方法。在分析了现有基于多种正则化超分辨率重建方法的基础上,构造了一种基于双边全变分（BTV）的自适应核回归滤波核,并将它作为正则化超分辨率重构的代价函数,该方法根据图像特征自适应生成正则项的滤波核函数。实验结果表明,与传统的正则化重建方法相比较,该算法既能有效地去除噪声,也能很好地保留图像细节部分,同时还具有一定的鲁棒性。通过客观和主观评价表明,图像重建质量有显著的提高。     

空间自适应正则化超分辨率图像重建

超分辨率图像重建是一个病态问题,在重建过程中需要正则化处理,而正则化重建会引入正则化误差及重建过程中由于病态性而引入的噪声放大误差,且这两类误差均和图像的空间局部特性有关.提出根据图像的局部空间统计特性自适应控制超分辨率图像正则化重建算法,采用图像局部统计方差来区分图像棱边区域及平滑区域,在图像的棱边区域加强图像的约束重建,而在图像的平滑区域加强正则化.实验表明该算法能有效地减小重建误差,算法的信噪比得益优于传统的正则化重建算法及总变分模型重建算法,并且对正则化参数的选择具有一定的鲁棒性.     

基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

多帧图像的Tikhonov正则化重建算法研究*

介绍了Tikhonov正则化超分辨率重建算法的基本原理和特点,在原有正则化空域图像复原方法的基础上,根据多帧序列图像之间的互补信息,提出一种改进的正则化空域图像复原的新方法,该算法直接将正则化函数作用于图像超分辨率重建算法的条件概率项内,提高了正则化项的校正效率,并用共轭梯度运算来改善算法的收敛性,节省了图像重建所需的时间。实验和仿真结果表明,与传统方法相比,该算法不仅减轻了图像边缘纹理的模糊性,提高了图像的清晰度,而且收敛速度快。     

基于频域、时域相结合的自适应图像超分辨率重建

基于最大后验概率(MAP)的超分辨率(SR)重建的研究重点是规则化项的选择,且其大都在频域中实现,为此提出一种基于频域、时域相结合的图像SR重建方法.首先,根据不同图像的特点,定义了频域规则化项(FR)和时域规则化项(TR);然后,给出了图像重建模型,引入频域、时域自适应权值来加强算法的自适应性;最后,运用共轭梯度法推导出重建迭代计算公式.实验表明,所提出的算法具有良好的收敛性和精确性.