首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
简要介绍了基于稀疏字典约束的超分辨力重建算法,提出了具有低复杂度的基于K均值聚类的自适应稀疏约束图像超分辨力重建算法.所提算法从两个方面降低其计算复杂度:分类训练字典,对图像块归类重建,降低每个图像块所用字典的大小;对图像块的特征进行分析,自适应地选择重建方法.实验结果表明,提出的快速重建方法在重建质量与原算法相当的前提下,可以较大程度地降低重建时间.  相似文献   

2.
为实现图像超分辨力重建,提出了一个自适应半耦合稀疏字典学习算法。由于耦合字典学习算法中存在稀疏编码约束条件太过严苛的缺点,本文采用半耦合的字典学习算法。根据在半耦合的字典学习算法中全局字典表达的局限性,分析和采用了多字典训练算法及相应的重建方法。提出了基于自适应图像块聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法。仿真实验结果显示,新算法重建得到的Butterfly,Cameraman,Foreman,Plants,Hat和Lena等图像的峰值信噪比(PSNR)分别比用基于K-means聚类算法的半耦合稀疏字典学习算法得到的重建图像高出0.18 dB,0.16 dB,0.52 dB,0.21 dB,0.23 dB和0.14 dB。该算法可以得到更好的图像重建效果。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
《红外技术》2015,(8):664-671
传统的基于稀疏表示的超分辨率重建算法对所有图像块,应用单一冗余字典表示而不能反映不同几何结构类型图像块间的区别。针对这一问题,本文探索图像局部几何结构特性,提出一种基于结构特性聚类的几何字典学习和耦合约束的超分辨率重建方法。该方法首先对训练样本图像块进行几何特性聚类,然后应用K-SVD算法为每个聚类块联合训练得到高低分辨率字典。此外,在重建过程中引入局部可控核回归和非局部相似性耦合约束,以提高重建图像质量。实验结果表明,与单一字典超分辨率算法相比,本文方法重建图像边缘和细节部分明显改善,评价参数较大提高。  相似文献   

5.
自适应字典学习利用图像结构自相似性,将图像自身作为训练样本,通过字典学习使图像中的相似块在字典下具有稀疏表示形式.本文将全局字典学习中利用图像库获取附加信息的思想融入到自适应字典学习的过程中,提出了一种基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法,从低分辨率图像自身与图像库同时获取附加信息.该算法对低分辨率图像金字塔结构中的图像块进行聚类,在聚类结果的引导下将图像库中的图像块进行分类,利用各类中的样本分别构建针对各类的多个字典,从而确定表达重建图像块的最优字典.实验表明,与ScSR、SISR、NLIBP、CSSS以及mSSIM等算法相比,本文算法具有更好的超分重建效果.  相似文献   

6.
由于红外光学衍射限和红外探测器的局限,得到的红外图像噪声相对偏大,分辨率偏低。对红外图像进行超分辨率重建可以提高图像分辨率,但同时又会增强背景噪声。针对此问题,提出了基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法,将超分重建和显著度检测相结合,可以提高目标分辨率并降低背景噪声。首先采用双层卷积提取图像特征,并自适应选择图像信息熵较大的图像块用于训练联合字典。然后利用稀疏特征计算显著度获取显著区域,再将显著区域用训练好的字典进行超分辨重建,与目标无关的背景区域采用高斯滤波。实验结果显示改进的重建算法在同等条件下重建效果优于重建模型ScSR和SRCNN,图像信噪比提高3~4倍。  相似文献   

7.
《现代电子技术》2019,(3):45-48
文中提出一种基于图像块稀疏表示的单幅图像超分辨率重建方法。所提出的重建过程提供了一个更好的稀疏解决方案,即L1范数优化过程。在优化过程中,利用高效的特征提取算子保证了高分辨率图像块的准确性。最后,利用粒子群优化算法选择最佳自适应稀疏正则化参数,使全局重建过程具有鲁棒性。目前使用字典耦合的训练方式学习字典。各种图像质量评价标准证明该方法相对于现有的超分辨率重建方法有很大的优越性。  相似文献   

8.
聂秀珍  郭爱英 《半导体光电》2018,39(6):874-878,885
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。  相似文献   

9.
针对单字典学习的稀疏表示超分辨算法不能保证相邻图像块的兼容性而导致稀疏重建后图像质量低的问题,提出了图像块对学习的稀疏表示的改进方法。该方法使用主成份分析法处理训练样本的图像特征块;然后在输入的低分辨率图像块的稀疏表示系数中恢复出高分辨率图像块;最后将低分辨图像块的稀疏表示与高分辨图像块字典组合生成高分辨率图像块的超分辨重建算法。实验数据对于提出的算法能有效地恢复出质量更好的图像且峰值信噪比有所提高。  相似文献   

10.
针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建,提出一种基于稀疏表示的改进算法。通过联合输入低分辨率图像块和对应生成的高分辨率图像块,求解其在高低分辨率字典对上的稀疏表示系数,再将系数与高分辨率字典结合,修正输出的高分辨率图像块。仿真实验表明,文中提出的算法有效提升了重建图像的质量。  相似文献   

11.
针对低分辨率、低质量人脸图像重建问题,提出了一种新的基于稀疏表示的人脸超分辨率算法。在训练阶段,人脸的位置特征被用于保持人脸块的全局信息,人脸块间的几何结构被用于保持高低分辨率超完备冗余字典的流形结构,从而提高字典的表达能力;在重建阶段,K近邻加权稀疏表示被用于消除稀疏编码噪声,以提高高分辨率人脸图像重建系数的精度。实验结果表明,提出的方法取得了较好的主客观质量。  相似文献   

12.
针对图像超分辨率(SR)重构在空间邻域选取过程中 细节特征易被大幅度特征分量淹没的问题,提出 一种基于聚类字典的SR重构(DD-NE)算法。图像SR重构是利用信号处理方 法来提高图像分辨 率,针对NE算法在空间邻域选取时细节信号易被大幅度信号淹没的问题,对输入图像及邻域 利用聚类字典进行 稀疏分解。从大、小幅值表示系数中分别重构大、小幅度特征子图,保护邻域计算中的小幅 度特征,并将 低分辨率(LR)图像库及输入图像使用聚类字典表示。细节信号以字典原子的形式得到表达 ,空间邻域度 量转换为字典原子间的度量,从而细节特征对邻域的选择更加准确。实验结果表明,相对于 NE算法,本文算法图像SR 重构的峰值信噪比(PSNR)值平均提升了1.1dB,有效改善了重构效果;重构时间仅为NE算法的30.9%。  相似文献   

13.
This paper proposes a fast super-resolution (SR) algorithm using content-adaptive two-dimensional (2D) finite impulse response (FIR) filters based on a rotation-invariant classifier. The proposed algorithm consists of a learning stage and an inference stage. In the learning stage, we cluster a sufficient number of low-resolution (LR) and high-resolution (HR) patch pairs into a specific number of groups using the rotation-invariant classifier, and choose a specific number of dominant clusters. Then, we compute the optimal 2D FIR filter(s) to synthesize a high-quality HR patch from an LR patch per cluster, and finally store the patch-adaptive 2D FIR filters in a dictionary. Also, we present a smart hierarchical addressing method for effective dictionary exploration in the inference stage. In the inference stage, the ELBP of each input LR patch is extracted in the same way as the learning stage, and the best matched FIR filter(s) to the input LR patch is found from the dictionary by the hierarchical addressing. Finally, we synthesize the HR patch by using the optimal 2D FIR filter. The experimental results show that the proposed algorithm produces better HR images than the existing SR methods, while providing fast running time.  相似文献   

14.
一种快速的亚像素图像配准算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
图像超分辨率重建是在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的一种有效方法。超分辨率图像重建是利用一组相互之间存在亚像素位移的低分辨率图像构造出一幅高分辨率的图像,快速、高精度估计图像间的位移是其关键技术之一。提出了一种用于超分辨率重建的亚像素配准算法,算法由特征检测、像素级配准和亚像素级配准三个处理过程组成。在特征检测过程,首先采用梯度算子对图像进行边缘检测,然后对边缘点进行角点预检测,排除非角点像素点,之后再进行Harris角点检测,大大减少了计算量;在像素级配准过程,用NCC算法进行像素级配准,用统计方法去除误匹配点对;在亚像素级配准过程,先对像素级匹配点的邻域进行插值放大,再进行亚像素匹配,误匹配点剔除,相对偏移量计算。对提出的算法进行了仿真实验,结果显示本算法的速度较类似算法速度有较大的提高。  相似文献   

15.
针对红外图像中背景杂波抑制困难的问题,提出了一种基于自适应子空间重建的杂波抑制方法.该方法首先根据稀疏编码理论,学习得到描述红外小目标的超完备字典,接着依次提取测试图像中的图像子块,并计算其在超完备字典中的表示系数,根据背景子块和红外小目标在稀疏域中表示系数的差异性,自适应地选择字典中的原子构成子空间对图像子块进行重构,从而得到原图与重构图像之间的残差图像.实验结果表明,该方法得到的残差图像,能够有效抑制杂波,提高红外图像的信噪比.  相似文献   

16.
张秀  周巍  段哲民  魏恒璐 《红外与激光工程》2019,48(6):626002-0626002(8)
为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型;然后将学习到的先验信息用于非局部集中稀疏表示模型求解最优稀疏表示系数;最后,得到高分辨率图像估计。该算法在超分辨率重建迭代运算的同时,同步更新专家场模型参数,因此在不显著增加运算复杂度的情况下,通过选取合适的先验约束,有效地增强了图像重建的效果。实验结果表明:相比非局部集中稀疏表示算法,文中算法对无噪和有噪降质图像均能取得较好的峰值信噪比结果,并且能够进一步提高有噪图像的去噪效果。  相似文献   

17.
本文提出了一种基于压缩感知、结构自相似性和字典学习的遥感图像超分辨率方法,其基本思路是建立能够稀疏表示原始高分辨率图像块的字典。实现超分辨率所必需的附加信息来源于遥感图像中广泛存在的自相似结构,该信息可在压缩感知框架下通过字典学习而得到。这里,本文采用K-SVD方法构建字典、并采用OMP方法获取用于稀疏表达的相关系数。与现有基于样本的超分辨率方法的最大不同在于,本文方法仅使用了低分辨率图像及其插值图像,而不需要使用其他高分辨率图像。另外,为了评价方法的效果,本文还引入了一个衡量图像结构自相似性程度的新型指标SSSIM。对比实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率重构效果和运算效率,并且SSSIM指标与超分辨率重构效果具有较强的相关性。  相似文献   

18.
基于压缩感知的月球探测器着陆图像超分辨重建   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
嫦娥工程二期的任务要求中,嫦娥3号的安全降落是最为关键的任务。因此,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,根据经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像,实现了月球探测器着陆图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月球影像、嫦娥1、2号卫星影像和嫦娥工程二期试验中获取的月球探测器图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Al和Ah的学习,通过求解优化问题,获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像。实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。  相似文献   

19.
A new algorithm for single-image super-resolution based on selective sparse representation over a set of coupled dictionary pairs is proposed. Patch sharpness measure for high- and low-resolution patch pairs defined via the magnitude of the gradient operator is shown to be approximately invariant to the patch resolution. This measure is employed in the training stage for clustering the training patch pairs and in the reconstruction stage for model selection. For each cluster, a pair of low- and high-resolution dictionaries is learned. In the reconstruction stage, the sharpness measure of a low-resolution patch is used to select the cluster it belongs to. The sparse coding coefficients of the patch over the selected low-resolution cluster dictionary are calculated. The underlying high-resolution patch is reconstructed by multiplying the high-resolution cluster dictionary with the calculated coefficients. The performance of the proposed algorithm is tested over a set of natural images. PSNR and SSIM results show that the proposed algorithm is competitive with the state-of-the-art super-resolution algorithms. In particular, it significantly out-performs the state-of-the-art algorithms for images with sharp edges and corners. Visual comparison results also support the quantitative results.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号