基于混合POCS的视频图像超分辨率重建

提出混合凸集投影算法HPOCS对视频图像进行超分辨率重建,利用连续视频图像间的互异信息生成更高分辨率的视频图像.该算法首先采用图像匹配估计视频图像间的运动位移;然后进行基于的APEX盲解卷积,估计点扩散函数和理想视频图像;最后在凸集投影的理论框架下进行图像重建.实验表明,HPOCS重建后,视频图像的分辨率相对于原始图像、双线性内插图像和POCS重建图像明显提高,图像边缘更加清晰,细节信息更加突出.     

基于图像匹配-点云融合的建筑物立面三维重建

随着计算机技术的快速发展,基于图像的建筑物三维重建逐渐成为计算机图形学和计算机视觉领域的研究热点之一.由于建筑物图像背景复杂、序列长且杂乱无序,现有的三维重建算法存在耗时长、局部几何细节重建效果差的问题.文中针对这些不足提出了一种基于图像匹配实现点云融合的建筑物立面三维重建算法.首先寻找新添加的建筑物局部图像在原始图像集中的匹配图像,组成规模较小的图像集并重建出局部点云模型,然后通过匹配不同点云模型在同一幅图像上的投影点,找到点云模型之间的一致对应点集,接着求解点云集合之间的最佳对齐变换,实现整体和局部点云模型的融合,最终生成建筑物立面完整的三维模型,实验表明,采用文中算法进行三维重建,可以有效地减少重建时间,提高重建精度.     

基于视觉传达的多帧图像高分辨率重建仿真

针对传统的高分辨图像重建方法,重建之后的图像细节不够丰富清晰,边缘模糊的问题,提出了 一种基于视觉传达的多帧图像高分辨率重建方法.采用深度学习方法提取高分辨率图像的深层次特征,在稀疏字典超分辨率框架下联合训练特征字典,将提取出来的特征视为ScSR模型中的特征样本,代入PCANet的特征字典中,以此为基础,基于稀疏正则模型对高分辨率图像进行重建,在反向投影全局优化模型基础上引入非局部近似性先验约束对重建图像进行优化,完成多帧图像高分辨率重建优化.实验结果表明,所提方法与其它传统方法相比,图像重建效果更好,图像边缘更加清晰.     

基于改进最大类间方差法的手势分割方法研究

针对手势图像中由于噪声和成像干扰造成的手势模糊和边界不清晰的问题,提出了一种基于改进最大类间方差法的手势分割方法.首先建立手势图像的二维灰度直方图,在二维灰度直方图上确定噪声点位置,在原图的相应区域滤除噪声.然后重建二维灰度直方图将内点区的点集投影到45度线,得到投影灰度直方图.接下来在灰度投影直方图上采用全局Otsu确定局部Otsu的左边界,用高斯函数拟合得到局部Otsu右边界,最后采用局部Otsu分割手势.该方法可以有效地对手势图像进行精确分割,实验结果验证了本文算法的有效性.     

改进的基于对极几何的DMVC空间边信息重建

分布式多视点视频系统中,边信息分为时间边信息和空间边信息,其中,基于对极几何的空间边信息生成算法是目前最有效的方法之一.在基于对极几何的边信息估计过程中,为了更准确快速地确定对极线上的搜索起点,论文通过统计分析相邻视点同一时刻帧内特征点偏移的局部集中性,提出了一种基于空间特征点分布特性的搜索起点确定算法.首先对关键帧图像进行分块,计算每个分块的特征点偏移均值;然后基于空间坐标点深度时域局部连续性,针对当前WZ帧分块,直接利用处于相同位置的关键帧分块的平均偏移值计算初始偏移中心,最后实现空间边信息的重建.实验结果表明,在不增加计算复杂度的前提下,相对于基于中值预测投影点的算法系统总体性能约有0.25～0.8dB的提升.     

一种改进的视频超分辨率重建方法

针对目前无人机摄像、照相数据的特点,提出一种基于低分辨率视频重建高分辨率视频的改进方法;采用高斯金字塔光流算法对低分辨率视频及高分辨率图像进行运动估计利用小波频带分解方法提取图像的高频细节,并对视频进行运动补偿,采用凸集投影方法对补偿后视频进行迭代优化;并通过MATLAB仿真实现了以上算法,实验结果证明本文算法重建质量更好、处理速度更快。     

基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法

为了提高CT图像局部重建的质量,在压缩感知理论的基础上提出基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法.首先对获得的局部感兴趣区域内的投影数据进行滤波反投影重建,并将重建的CT图像作为迭代的初始图像;然后以图像的总变差最小化为原则对局部感兴趣区域进行凸集投影总变差最小化重建.以Shepp-Logan模型和某型固体火箭发动机为例进行实验的结果表明,该算法能够获得更好的CT图像局部重建质量,且具有更强的抑噪性能.     

基于边缘优化的 POCS 改进算法

为了从低分辨率图像中获取高分辨率信息,通常情况下采用图像超分辨率技术来获得高分辨率图像。在研究基于重建超分辨率凸集投影算法（POCS）的基础上,分析 POCS 算法的原理流程及其优缺点,提出一种对该算法加入边缘优化因子的算法思想,使用“三次样条”插值算法、中值滤波的处理对算法进行改进。利用 MatLab 进行算法仿真试验,试验结果表明改进算法在超分辨率重建中对图像改善效果明显,具有可行性。     

利用图像局部自相似性的超分辨率重构算法

图像超分辨率重构是指由低分辨率图像来获得高分辨率图像的过程。为了能够有效地重构出高分辨率图像,提出一种基于图像局部自相似性的超分辨率快速重构算法。该算法首先利用四叉树分割的知识对低分辨率图像进行自适应分块;然后利用低分辨率图像和高分辨率图像在局部区域内的自相似性,由最小二乘方法在各个局部区域自适应的选择插值所需的参数,从而在各个局部区域内进行插值;最后运用小波域的投影算子对插值得到的高分辨率图像进行全局优化,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,由该算法重构的高分辨图像有很好的视觉效果和峰值信噪比。     

基于非局部POCS的超分辨率图像重建

图像获取过程中,受成像系统的影响,无法获取原始场景中所有的信息。超分辨率图像重建技术就是在不改变成像系统的前提下,提高图像质量。POCS(凸集投影算法)可以利用多帧低分辨率图像重建一帧高分辨率图像。然而传统的POCS算法通常会产生"锯齿"边缘。在自然图像中,会存在许多的相似边缘结构。利用局部相似性的结构,可以有效地消除"锯齿"边缘。因此提出一种基于非局部POCS的超分辨率图像重建算法,以有效锐化图像边缘,提高图像的视觉感观。