基于边缘保持的航拍图像凸集投影超分辨率重建算法

针对传统的凸集投影(POCS)超分辨率图像重建算法经常出现的边缘模糊问题,在传统POCS算法原理基础上,文章使用基于梯度插值的算法生成POCS重建的初始估计图像,然后对中心点为边缘像素的空间点扩散函数(PSF)进行修正,使其系数沿梯度大的方向减小,梯度小的方向保持不变。利用改进的POCS算法进行了超分辨率图像重建实验,结果表明,图像峰值信噪比由原来的27.29dB达到28.12dB。该方法有效地保持了边缘特性,改善了超分辨率图像重建质量。     

基于改进点扩散函数的遥感图像超分辨率重建

为了提高遥感图像空间域重建质量, 采用改进凸集投影(POCS)算法的点扩散函数, 提出了一种改进的POCS超分辨率重建算法。首先给出POCS算法基本原理以及具体实现步骤, 在此基础上对算法做出改进, 即对待重建的高分辨初始帧进行边缘检测, 对检测到的边缘像素点应用改进的点扩散函数(PSF), 使边缘处像素点对应的PSF水平方向与垂直方向系数依据边缘斜率变化而设置不同的权重; 最后分别采用两组数据集对改进POCS算法的有效性进行验证。结果表明, 该改进的POCS算法有效地提高了图像重建的效果, 两组实验平均绝对误差效果分别提升了0.79%和0.26%, 达到了提高图像重建质量的目的。该算法具有较好的实际应用价值。     

使用改进的POCS算法的超分辨率图像复原

超分辨率复原技术的基本思想就是采用信号处理的方法,在改善图像质量的同时,重建成像系统截至频率外的信息。POCS（凸集投影）算法是一种广泛应用于图像超分辨率复原的方法。针对传统的POCS算法的边缘振荡效应,在分析其产生的原因．造成的影响的基础上,采用改进的POCS算法,以减少边缘振荡。采用基于小波变换模极大值的改进POCS算法进行图像超分辨率复原。实验结果表明,该方法有效的较少了复原图像的边缘振荡效应,是一种有效的图像超分辨率复原方法。     

一种改进的POCS算法的超分辨率图像重建

图像超分辨率是指从一组模糊的低分辨率图像重建一帧清晰的高分辨率图像的过程.从经典的基于凸集投影POCS（projection onto convex set）的超分辨率图像重建算法出发,分析重建后高分辨率图像边缘模糊的成因,提出了一种基于保留边缘信息的POCS超分辨率图像重建算法.实验结果表明该方法能够明显地提高重建图像的质量.     

一种改善被动毫米波重建图像质量的方法

凸集投影(POCS)算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法.针对常规POCS算法收敛速度慢、存在边缘震荡效应的问题,论文结合被动毫米波图像降质模型,提出了一种用于被动毫米波图像超分辨率重建方法.该方法有效利用图像的边缘信息,根据不同的区域选择相应的松弛算子,同时建立边缘约束集来保证边缘图像的尖锐性.实验结果表明.在有效消除边缘震荡效应的同时提高了收敛速度,适用于被动毫米波图像的超分辨率处理.     

基于边缘保持的POCS超分辨率图像重建

针对常规的POCS超分辨率图像重构算法导致的边缘模糊问题,文章分析重建后高分辨率图像边缘模糊形成的原因,提出了基于边缘保持的插值算法,用基于梯度的插值算法来获取POCS的初始值,实验结果表明,该方法能够明显地提高重建图像的边缘质量。     

改进的混合MAP-POCS超分辨率图像复原算法研究

超分辨率图像复原技术在不改变硬件的条件下可提高成像系统获取图像的分辨率。研究了图像退化机理,建立了精确的图像退化过程模型,提出一种改进的混合MAP-POCS复原算法,将POCS的凸集约束条件加入到MAP估计过程中。运用峰值信噪比(PSNR)等评价手段对复原图像进行质量评价。仿真结果表明,改进的混合复原算法能够有效地保证复原求解的收敛性并保持复原图像的边缘细节,提升了超分辨率的复原效果。     

超分辨率重构

利用低分辨率的图像序列来估计高分辨率图像的方法称为超分辨率图像重建,逐步成为当前科研热点。本文通过POCS视频图像重建算法为例,阐述了超分辨率的概念应用场合及基本策略和分类,并对超分辨率的重构方法和前景进行了展望。     

超分辨率重构

利用低分辨率的图像序列来估计高分辨率图像的方法称为超分辨率图像重建,逐步成为当前科研热点.本文通过POCS视频图像重建算法为例,阐述了超分辨率的概念、应用场合及基本策略和分类,并对超分辨率的重构方法和前景进行了展望.     

基于改进邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法

现有的基于压缩感知的超分辨率重建模型需要对 高分辨率图像进行初始估计,而初始估计的准确与 否直接影响图像重建的质量与迭代次数。针对此问题,本文引入非局部均值正则项以改进邻 域嵌入方法, 从而获得更加准确的高频初始估计;同时利用低分辨率图像的局部自相似性和多尺度结构相 似性构建约 束项,从而提出了一种基于改进的邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法,充分结合 两者的优势, 增强了先验估计的表达能力。实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在客观评价 指标和主观视觉质量上均有显著提高。     

Study on infrared image super-resolution reconstruction based on an improved POCS algorithm

Aiming at the disadvantages of the traditional projection onto convex sets of blurry edges and lack of image details, this paper proposes an improved projection onto convex sets (POCS) method to enhance the quality of image super-resolution reconstruction (SRR). In traditional POCS method, bilinear interpolation easily blurs the image. In order to improve the initial estimation of high-resolution image (HRI) during reconstruction of POCS algorithm, the initial estimation of HRI is obtained through iterative curvature-based interpolation (ICBI) instead of bilinear interpolation. Compared with the traditional POCS algorithm, the experimental results in subjective evaluation and objective evaluation demonstrate the effectiveness of the proposed method. The visual effect is improved significantly and image detail information is preserved better.     

Super-resolution reconstruction of images based on uncontrollable microscanning and genetic algorithm

Aiming at these disadvantages like lack of details, poor contrast and blurry edges of infrared images reconstructed by traditional controllable microscanning super-resolution reconstruction （SRR）, this paper proposes a novel algorithm, which samples multiple low-resolution images （LRIs） by uncontrollable microscanning, and then uses LRIs as chro- mosomes of genetic algorithm （GA）. After several generations of evolution, optimal LRIs are got to reconstruct the high-resolution image （HRI）. The experimental results show that the average gradient of the image reconstructed by the proposed algorithm is increased to 1.5 times of that of the traditional SRR algorithm, and the amounts of information, the contrast and the visual effect of the reconstructed image are improved.     

一种基于MAP的图像超分辨率重建算法

引入一种基于关键点滤波(Critical-Point Filters,CPF)的图像配准方法,并在最大后验概率(Maximum a Posteriori,MAP)框架下提出一种改进的集投影法(Projections onto ConvexSets,MAP/POCS)混合算法。算法把POCS的残差约束集合加入到基于CPF图像配准的MAP正则算法中,在每次迭代重建中对重建图像的像素点进行约束,充分利用这三种算法的优点。实验结果表明,相比于传统的重建方法,该算法能够更有效地表达视频中的非平移运动,超分辨图像主观质量有明显改善。     

Tomographic image reconstruction from incomplete view data by convex projections and direct fourier inversion

We consider the problem of reconstructing CAT imagery by the direct Fourier method (DFM) when not all view data are available. To restore the missing information we use the method of projections onto convex sets (POCS). POCS is a recursive image restoration technique that finds a solution consistent with the measured data and a priori known constraints in both the space and Fourier domain. Because DFM reconstruction is a frequency-domain technique it is ideally matched to POCS restoration when, for one reason or another, we are forced to generate an image from a less than complete set of view data. We design and apply an algorithm (PRDF) which interpolates/extrapolates the missing Fourier domain information by POCS and reconstructs an image by DFM. A simulated human thorax cross section is restored and reconstructed. The restorations using POCS are compared with the Gerchberg-Papoulis extrapolation method and shown to be superior. Applications of PRDF to other types of medical imaging modalities are discussed.     

基于IBP的实用的SRR重构算法研究

由于红外探测器像元尺寸的限制,红外图像的分辨率相对于可见光要低得多,SRR(Super-resolution reconstruction)是提高红外图像空间分辨率是最有前景的方法,它是通过多幅有子像素位移的有欠采样的图像重构出超过系统Nyquist频率极限的图像,在"一种改进的IBP重构方法"中通过改进反投影修正因子,使改进的算法收敛速度加快,相对于传统的POCS(Projection on Convex Set)与IBP(Iterative Backward Projection)对低SNR(Signal Noise Ratio)的LR(Low-resolution image)重构有更好效果,在此基础上,对前文中提出的算法,在实现上,采用矩阵投影运算,相对之前采用的逐像素循环计算,大大节省了运算时间,同时反投影修正因子,考虑了各LR间的位移差,进一步提高了重构图像质量.     

基于PSF改进的POCS超分辨率图像重构

为了提高重构的图像质量,给出了模拟一修正迭代的凸集投影（POCS）超分辨率图像重构方法和具体实现步骤。针对重构的超分辨率图像高频分量不足的缺点,提出了一种有效的改进方法。该方法通过对点扩散函数（PSF）的改进做到了有效地保留POCS超分辨率图像重构算法中的边沿信息。仿真实验结果表明,该方法可行性好,能够有效地保持高频分量,从而达到提高图像质量的目的。     

反射式离轴数字全息再现像中的噪声抑制

为了抑制反射式离轴数字全息再现像中的零级像和散斑噪声对再现像的影响,利用高斯核函数在空域对数字全息图进行低通滤波,再用原数字全息图减去滤波后的低频信息来抑制零级像,采用非局部均值滤波来抑制散斑噪声。实验结果表明空域高斯核函数处理法能有效地抑制零级像,非局部均值滤波可以抑制散斑噪声但对部分细节的保持能力不强,改进后的非局部均值滤波在抑制散斑噪声的同时能很好地保护细节信息,提高了离轴数字全息再现像的质量。     

改进边缘质量和运动估计的超分辨率图像重构

凸集投影算法（POCS）是一种广泛使用的超分辨率图像重构方法。针对传统的POCS超分辨率图像重构算法出现的边缘模糊及匹配时的局限性问题,首先利用二阶梯度检测出像素周围0°、45°、90°、135°四个边缘。在构造参考帧时采用基于梯度的插值算法,沿边缘方向进行线性插值,沿非边缘方向进行基于一阶梯度的带权插值。在运动估计时,采用SURF匹配算法,提高匹配的鲁棒性和实时性。在修正参考帧时,分别定义中心在四个边缘方向的点扩散函数（PSF）。利用完全参考图像质量评价和无参考图像质量评价分别对仿真实验和实物实验进行了评价,评价结果表明提出的算法较传统POCS算法有明显的改善。