基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

针对卷积稀疏编码算法中特征映射的准确性的问题,为了进一步提高图像超分辨率重建的的质量,文中提出一种基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建算法。该算法首先在预训练阶段利用稀疏自编码器对输入高低分辨率图像分别进行训练,得到对应的图像稀疏特征表示;然后再由卷积神经网络根据得到的稀疏系数共同训练相应的滤波器及特征映射函数并更新到最优解;最后由高分辨率滤波器和对应的稀疏表示系数卷积求和,得到高分辨率重建图像估计。实验结果显示,改进算法的峰值信噪比（PSNR）结果较卷积稀疏编码算法提高了近0.1 dB,有效提高了重建图像的质量。     

一种混合红外云图超分辨率重建算法

红外云图具有分辨率较低、图幅大和纹理丰富等特点。针对相关研究目前在算法效率优化和局部细节分析方面仍有不足,提出了一种混合超分辨率重建算法。该方法结合双三次插值重建方法和基于稀疏表达的重建方法在不同类型图像区域中的各自优势,利用方差将滑动窗口中的图像块区分为平坦和边缘两种类型;采用双三次插值方法重建平坦型图像块,采用基于稀疏表达的方法重建边缘型图像块。利用目视、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)以及残差图评估了算法效果。实验结果表明,本文方法在PSNR指标上比插值法平均提高了1 dB,比稀疏法也略有提升;经局部观察发现,改进重建结果中平坦区域噪声减少;该方法的重建耗时明显减少。     

基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建

为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建.实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 dB和0.0187.同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性.     

基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法

为了提高超分辨率图像的重构效果,提出了一种基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法.首先采用小波变换对低分辨率图像进行分解,得到低分辨率图像的低频子带与高频子带,然后采用压缩感知技术分别对低频子带和高频子带进行重建,并通过小波逆变换得到最终重建图像,最后在MATLAB 2012平台上进行仿真实验.结果表明,相对于其他图像重建方法,本文方法的重建图像视觉效果更加理想,不仅提高了低分辨率图像重建精度,而且提高了图像重建效率,可以满足图像处理的实时性、在线性要求.     

基于循环生成对抗网络的超分辨率重建算法研究

为了提高图像超分辨率重建的效果,该文将注意力机制引入多级残差网络(Multi-level Residual Attention Network,MRAN)作为CycleGAN的重建网络,提出了基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的超分辨率重建模型MRA-GAN.MRA-GAN模型中重建网络负责将低分辨率(LR)图像...     

连续波太赫兹成像系统的单幅图像超分辨重建

针对现有的太赫兹成像系统所需硬件设备复杂且昂贵的问题,设计了基于单幅图像超分辨重建的连续波太赫兹成像系统,降低设备复杂度和硬件成本。通过对该成像系统生成的太赫兹图像进行双维度预处理,降低图像处理的占用内存,提高后续处理速度。引入限制对比度自适应直方图均衡方法对太赫兹图像进行分区域对比度提升,有效解决太赫兹图像对比度低的问题。利用稀疏表示和字典学习实现太赫兹图像的超分辨重建,提出了反余割拟牛顿平滑零范数的算法解决零范数优化问题,提高了重建精度。通过对该成像系统采集的单幅太赫兹图像进行超分辨重建,在边缘强度上提高了3.232,在平均梯度对比中提高了0.300,验证了对单幅太赫兹图像超分辨重建的有效性与优越性。     

基于自注意力深度网络的图像超分辨率重建方法

针对现有图像超分辨重建方法难以充分重建图像的细节信息且易出现重建的图像缺乏层次的问题,提出一种基于自注意力深度网络的图像超分辨重建方法。以深度神经网络为基础,通过提取低分辨率图像特征,建立低分辨率图像特征到高分辨率图像特征的非线性映射,重建高分辨率图像。在进行非线性映射时,引入自注意力机制,获取图像中全部像素间的依赖关系,利用图像的全局特征指导图像重建,增强图像层次。在训练深度神经网络时,使用图像像素级损失和感知损失作为损失函数,以强化网络对图像细节信息的重建能力。在3类数据集上的对比测试结果表明,所提方法能够提升图像超分辨重建结果的细节信息,且重建图像的视觉效果更好。     

自适应聚类的全耦合稀疏学习算法

在图像处理领域,基于稀疏表示理论的图像超分辨力算法、高低分辨力字典与稀疏编码之间的映射关系是其中的2个关键环节。由于丰富多样的图像类型,单一字典并不能很好地表示图像。而在稀疏编码之间的映射关系上,严格相等的约束关系也限制了图像重建的效果。针对上述两个方面,采用包容性更强的多个字典与约束条件更为宽松的全耦合稀疏关系进行图像的超分辨力重建。在图像非局部自相似性的基础上,进行多次自适应聚类;挑选出最优的聚类,通过全耦合稀疏学习的图像超分辨力算法,得到多个字典;最后,对输入的低分辨力图像进行分类重建,得到高分辨力图片。实验结果表明,在图像Leaves,Barbara,Room上,本文的聚类算法比原全耦合稀疏学习算法在峰值信噪比(PSNR)上分别提升了0.51 dB,0.21 dB,0.15 dB。     

基于正则化稀疏表示的图像超分辨率算法

为了从单幅低分辨率(LR)图像恢复出高分辨率(H R)图像,提出了一种应用正则化稀疏表示和基于机器学习 的超分辨率(SR)图像恢复算法。构造了一种基于稀疏表示的SR凸变模型,为了提高 恢复效果,针对模型 提出了两种稀疏正则化约束条件,一是将分类效果更好的图表拉普拉斯作为正则化约束条件 ,从而找到与 输入LR图像块在结构上最接近的学习样本;另一种是针对冗余的学习样本进行约 束,保证了图像边 缘的锐利。将输入的每一块LR图像应用正则化稀疏表示,经过学习得到与之对应的HR图像块 , 最终得到整幅HR图像。试验结果表明,算法恢复出的HR图像峰值信噪比(PSNR )值较双三次插值算法最高提升约2dB,主观目视清晰、边缘锐利。     

一种基于自适应正则化的图像超分辨率重建模型

为了解决图像超分辨率重建中稀疏系数解的不精确问题,提出了一种自适应正则化级联稀疏矩阵的超分辨率重建算法。根据图像自身的特性,采用自适应正则化项对图像局部进行处理,实现图像的局部约束,构建基于自适应正则化的稀疏矩阵函数。另外,为了提高图像的可清晰性,采用基于全局约束的退化模型改进处理结构。测试结果表明,与其他常用算法相比,提出的自适应正则化的图像超分辨率重建算法能够构建更清晰的超分辨率图像。     

一种优化的人脸图像超分辨率算法

针对传统超分辨率算法存在的局部失真和块效应问题提出了一种改进的算法。算法以马尔科夫模型为基础,在满足图像重构的约束条件下,利用非线性局部搜索技术找到训练集中的最优分块,通过水平相容性检查来实现匹配块间的兼容性。基于Sigmoid函数进行加权处理,提高了匹配的精度。实验结果表明,该算法在获取HR图像的过程中能有效地抑制块效应和局部失真现象的出现,改善了超分辨率图像的质量,与传统算法相比,该算法的鲁棒性较强。     

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。     

变采样率的磁共振图像分块压缩感知

提出一种磁共振(MR)图像的变采样率分块压缩感知(BCS,block-based compressed sensing)方法;根据MR图像细节丰富、纹理复杂的特点 ,引入对图像高 维奇异结构具有良好稀疏表示能力的Tetrolet变换,同时考虑到MR图像各切片间的时空相 关性,将相邻时序的MR切片组成图片组(GOP),通过计算参考图片与相邻切片的差异,并对 参考 图片及差异图进行不重叠分块,根据图像块内容变化的快慢自适应分配采样率,获取测量数 据,采用平滑投影Landweber(SPL,smooth projected Landweber)算法实现GOP的高质 量压缩感知(CS)重构。实验结果表明,Tetrolet 变换适用于MR图像的稀疏表示,相较于采用离散余弦变换(DCT)及双树小波变换(DWT)的方法 ,本文的重构图 像的PSNR平均提高了0.92dB与2.06dB;而且对于不同的GOP,采用变采样率方案时, 重构图像的质量均优于固定采样率时所得到的结果,为MR图像的CS提供了一种可行 的解决方案。     

基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法

基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊、空间分辨率较低,从而直接影响了后续航路点识别的精度。针对这一问题,提出了一种改进稀疏表示正则化的航拍图像超分辨率重建算法。首先,基于稀疏表示正则化框架,利用自回归和非局部相似约束构建目标函数的正则化项;其次,根据图像局部方差能有效区分图像的边缘区域和平滑区域这一特性,自适应地选取正则化参数得到超分辨率重建模型中的目标函数;最后,使用MM (Majorization-Minorization) 算法求解目标函数的凸优化问题,得到重建后的高分辨率图像。实验结果表明:与传统的正则化SR重建算法相比,文中算法能够有效的提高航拍图像的空间分辨率,使得重建后的图像包含了更多的特征细节信息,这为航路点识别提供了帮助。     

基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法

近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入编-解码结构中,在增大感受野的同时加强图像特征的稀疏性。为在小波域重构高质量图像,该文利用多尺度扩张稠密块提取图像的多尺度信息,同时引入特征融合块以自适应地融合编-解码之间的特征。此外,由于小波域和空间域对图像信息的表示存在差异,为融合这些不同的特征表示,该文利用空间域重建模块在空间域进一步提高重构图像的质量。实验结果表明该文方法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)上具有更好的性能,而且在真实模糊图像上具有更好的视觉效果。     

基于稀疏正则化结合NLS的超分辨率图像重建

为了保持高光谱(HS)超分辨率重建过程中的频谱一致性和边缘锐度,提出一种基于空间谱结合非局部相似性的超分辨率重建算法。首先,使用HS图像生成模型,采用稀疏正则化解决全色(PAN)图像和HS图像重建的病态问题求逆;然后分析了从高空间分辨率到低空间分辨率数据生成的丰度系数映射;最后利用非局部相似性,设计空间谱联合正则化项。实验结果表明,本文算法重建图像在PSNR,SSIM和FSIM方面明显高于其他优秀算法,在SAM和ERGAS方面明显低于其他优秀算法,在光谱失真方面丢失最少,仅有2%-3%,低于其他算法30%左右,且重建效果更加清晰自然。     

Hyperspectral image super-resolution combining with deep learning and spectral unmixing

In recent years, hyperspectral image super-resolution has attracted the attention of many researchers and has become a hot topic in the field of computer vision. However, it is difficult to obtain high-resolution images due to imaging hardware devices. At present, many existing hyperspectral image super-resolution methods have not achieved good results. In this paper, we propose a hyperspectral image super-resolution method combining with deep residual convolutional neural network (DRCNN) and spectral unmixing. Firstly, the spatial resolution of the image is enhanced by learning a priori knowledge of natural images. The DRCNN reconstructs high spatial resolution hyperspectral images by concatenating multiple residual blocks, each containing two convolutional layers. Secondly, the spectral features of low-resolution and high-resolution hyperspectral images are linked by spectral unmixing. This approach aims to obtain the endmember matrix and the abundance matrix. The final reconstruction result is obtained by multiplying the endmember matrix and the abundance matrix. In addition, in order to improve the visual effect of the reconstructed image, the total variation regularity is used to impose constraints on the abundance matrix to enhance the relationship between the pixels. The experimental results of remote sensing data based on ground facts show that the proposed method has good performance and preserves spatial information and spectral information without the need for auxiliary images.     

小波域多角度轮廓模板变分模型的单幅图像超分辨率重建

近年来图像超分辨率重建技术因其可以提高图像的识别精度和识别能力而受到重视,其中一个难点问题是如何保证图像边缘纹理区域的重建质量.本文提出一种基于小波域的单幅图像超分辨率重建方法,首先对输入图像进行非下采样小波变换,根据小波变换的多方向性提出三类多角度模板,并采用TV模型估计各子带轮廓,确定其所属的最优方向,然后利用多角度模板来对各个子带进行双三次B样条插值,最后进行非下采样小波反变换.该方法使重建后图像的边缘、纹理信息更加精细,克服了诸如双线性插值法与双三次插值法等传统插值重建所产生的边缘模糊与边缘锯齿化,以及纹理区域失真等不足,在一定程度上提高了重建图像的质量.该方法可用于图像监控、遥感影像分析和医学图像处理等领域.大量的仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

基于光谱稀疏模型的高光谱压缩感知重构

提出了一种基于光谱稀疏化的压缩感知采样与重构模型,通过从训练样本中构建光谱稀疏字典提升光谱稀疏化效果,同时在重构时兼顾空间图像的全变分约束进一步提升重构精度.对200波段AVIRIS高光谱场景进行压缩感知重构的实验表明,利用构建的光谱稀疏字典与传统的DCT字典和Haar小波字典相比光谱稀疏化效果明显提升,同时在25%采样下基于光谱稀疏字典几乎无差别重构出了高光谱图像,同样条件下在空间和光谱的精度与现有常用方法相比有较大的提升.     

基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法

基于超完备稀疏表示理论,并根据人脸图像的特征,提出一种基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法。该算法首先通过样本训练出一对高、低分辨率相关联的冗余字典;再根据局部范围内人脸图像的相关性,重构出高分辨率图像;最后对图像进行全局优化。为验证算法的有效性,本文利用ORL标准图像库进行了对比实验,实验结果表明,该算法能够有效提高峰值信噪比,同时能够更好地恢复人脸图像的高频信息,有一定的实用价值。