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。     

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.     

一种改善图像边缘效果的POCS超分辨率重建方法

利用图像超分辨率重建(SRR)技术可以在现有成像系统基础上提高图像空间分辨力。凸集投影(POCS)是超分辨率重建的主流方法之一。对POCS算法进行了改进,具体改进体现在两个方面:(1)用可控核回归插值图像作为POCS重建的初始估计以提高初始估计图像的质量;(2)将POCS重建中使用的点扩散函数(PSF)由高斯核改为可控核以减少重建图像的边缘振荡效应。对所提出的算法进行了仿真,实验结果显示采用本文方法重建图像的边缘效果有了明显的改善。     

压缩视频超分辨率重建技术

超分辨率图像重建就是由低分辨率图像序列来估计高分辨率图像,而压缩视频的重建正成为当前研究的热点。本文首先分析了压缩视频重建的基础,建立了高、低分辨率图像间的关系,给出了量化噪声和运动矢量的模型;接着对目前最具有代表性的最大后验概率(MAP)算法、凸集投影(POCS)算法和迭代反向投影(IBP)算法进行了详细的阐述,并分别给出了实验结果;然后分析了运算的复杂度,介绍了几种实时化方法;最后针对目前存在的问题进行了展望,指出降质模型、运动估计、重建算法和实时应用将是今后研究的重点。     

航天时间延迟积分CCD相机振动模糊图像的恢复

提出了一种对航天时间延时积分(TDI)电荷耦合器件(CCD)相机振动移变降质图像进行恢复的方法。首先介绍了TDI-CCD的工作原理及其对振动的敏感性,建立了TDI-CCD振动降质的点扩散函数(PSF)模型,指出振动对TDI-CCD相机的降质过程是空间移变的;然后提出了基于快速CCD的振动检测方法,在振动检测技术中,利用了一种改进的灰度投影算法计算振动参量;最后提出对降质图像进行逐行恢复的方法,并对模糊图像进行了恢复。分别对匀速直线运动和正弦振动进行了实验。用峰值信噪比(PSNR)作为评价标准,对恢复图像进行了评价。结果表明,匀速直线运动模糊图像的PSNR为33.98dB,恢复后其PSNR为41.14dB;正弦振动模糊图像的PSNR为39.68dB,恢复后其PSNR为45.12dB。     

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.     

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。     

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。     

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。     

水下视频图像的超分辨率重建与增强

针对水下视频图像对比度低、图像模糊和噪声突出的特点,提出一种新的基于凸集投影(POCS)的超分辨率图像重建与增强算法。在POCS迭代约束的过程中,采用小波域非线性函数抑制噪声并突出细节,然后用能量非递减性约束集进行修正。实验表明,该方法具有较好的超分辨率重建与增强效果。     

一种基于凸集映射的高分辨率图像恢复算法

介绍了一种基于凸集映射(POCS)算法的高分辨率图像恢复方法，通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复高分辨率图像的差异，仿真结果表明，该方法有助于改善高分辨率图像的恢复质量。     

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.     

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。      

基于残差高频提升的POCS高分辨图像生成方法

在分析POCS算法的基础上,提出一种基于残差高频提升的POCS高分辨图像生成方法。实验表明,与传统的双线性插值、三次插值方法相比,其生成图像的PSNR有明显提高,与有限凸集连续投影方法相比,也有一定程度的提高。图像细节部分的主观效果得到较大改善。     

基于协方差特征的图像内插方法的研究

本文提出了一种改进图像插值的方法,该方法通过提取低分辨率图像的协方差矩阵和协方差向量估算出高分辨率图像的相应参数,然后经过内插得到高分辨率图像。其突出优点是它的边缘自适应特性。经过实验证明,用这种方法获得的高分辨率图像和其他方法相比,图像的峰值信噪比(ＰＳＮＲ)有显著提高。在图像边缘模糊和阶梯形失真不仅比传统的线性内插方法有所降低,即使与基于凸面投影(ＰＯＣＳ)等方法相比图像也更加清晰。同时由于算法避免了复杂的迭代计算,因而运算的速度更快。     

无源毫米波成像改进POCS超分辨率算法

在无源毫米波成像中,因为受天线孔径大小的限制而导致获取的图像分辨率低,所以必须采取有效后处理措施增强分辨率.提出了一种改进的POCS超分辨率算法,该算法结合了Wiener滤波器复原算法和凸集投影(POCS)算法的优点,使用Wiener滤波复原算法恢复图像通带内的低频分量,运用POCS算法作为主迭代过程实现频谱外推,同时保证低频分量不被破坏.实验结果表明,该算法增强了图像的分辨率,改善了收敛速度,减少了计算量,有利于无源毫米波成像超分辨率的实时实现.