图像序列的快速超分辨率恢复算法

图像序列的超分辨率恢复是目前国际图像复原界的一个研究热点.本文提出了一种基于分层机制的图像序列超分辨率恢复方法.在将问题采用正则化方法变为适定问题后,提出了一种级联模板的快速运算方法.实验结果表明了方法是行之有效的.     

基于视频模式识别的快速超分辨率重建

针对传统超分辨率重建方法运算量过大的问题,提出一种快速超分辨率重建算法。该算法在快速最大后验概率（MAP）重建算法的基础上,针对车牌识别的特定应用进一步简化了代价函数。该算法从低分辨率的图像序列中提取出高分辨率的图像。这些高分辨率的图像不仅极大地提高了车牌的识别率,也降低了获取高分辨率图像所需成像系统硬件的要求。移动车辆视频的盲重建实验表明,该算法能够有效地提高车牌图像的质量,而其运算量要远远小于其他的超分辨率重建方法。较低的运算量使得该算法能够有效应用于实时系统。     

幂迭代超分辨率快速算法

本文提出了一种阵列信号超分辨率快速算法，并分析了它的收敛速度，这种算法基于协方差矩阵的特征值平移和矩阵的幂迭代，而不需要矩阵求逆，它的收敛速度快，一般只需几次迭代就能收敛，且算法结构简单，易于实现。     

图像静态超分辨率重建

给出一种图像重建算法,从一组静态低分辨率图像中重建高分辨率图像,算法适合观测条件都相似的情况.利用场景空间到观测图像的映射关系,将重建问题描述成一个典型的线性系统求逆问题,并借助总变分整形约束克服病态情况,最后实验表明了算法在改善空间分辨率和噪声抑制上的显著效果．     

幂迭代超分辨率快速算法

本文提出了一种阵列信号超分辨率快速算法,并分析了它的收敛速度。这种算法基于协方差矩阵的特征值平移和矩阵的幂迭代,而不需要矩阵求逆。它的收敛速度快,一般只需几次迭代就能收敛,且算法结构简单,易于实现。     

一种新的图像配准和超分辨率重建算法

对低分辨率观测图像进行精确配准是实现图像超分辨率重建的关键。然而,当低分辨率图像中的混叠分量达到一定程度时,许多配准算法不能满足超分辨率重建的精度要求。将图像配准和超分辨率重建联合实现的方法受混叠影响较小,该文分析其原因并提出实现这类方法的新算法,该算法采用类似于变量投影的思想,改善问题求解的条件,从而克服常用的坐标轮转下降法的一些不足。新算法利用Lanczos方法和Gauss求积原理高效地实现,并且能够处理低分辨率图像之间平移和旋转等形式的运动。实验结果证明了该方法的有效性。     

一种Enlighten-GAN网络的指纹超分辨率重建方法北大核心CSCD

将低分辨率(LR)图像重建为高分辨率(HR)图像的主流模型是生成对抗网络(GAN)。然而,由于基于GAN的方法利用从其他图像中学习到的内容来恢复高频信息,在处理新的图像时往往会产生伪影。由于,指纹图像的特征比自然图像更加复杂。因此,将以前的网络应用于指纹图像,尤其是中等分辨率的图像,会导致收敛不稳定伪影效果更加严重。针对以上弊端,本文提出了一种Enlighten-GAN超分辨率方法,来解决指纹图像的重建问题。具体来说,我们设计了启发块来控制网络收敛到一个可靠的点,并利用自我监督分层感知损失以改进损失函数提升网络性能。实验结果证明Enlighten-GAN方法在指纹图像的重建效果性能上具有更加卓越的效果。     

基于各向异性的快速超分辨率图像重建

针对传统超分辨率图像重建算法速度慢的缺点,提 出了一种基于自适应各向异性正则化的快速超分辨率图像重建算法。本文 算法兼顾重建图像质量的同时,提升了图形的重建速度。基于传统迭代算法,本文算法通过 优化约束条件,大量剔除了冗余过程, 弥补了传统算法的不足;同时引入一种具有自适应能力的各向异性平滑项,可以适应各种 复杂的运动模型。另外,提出 以图像的峰值信噪比(PSNR)为标准,作为重建迭代的截止 条件。运 用本文算法对序列低分辨率图像进行重建,证明了本文算法可以更快实现超分辨率图像重 建。     

一种改进的IBP超分辨率重构算法

低分辨率图像的信噪比(SNR)和图像之间的配准误差对超分辨率重构效果的影响是该技术应用在遥感领域的瓶颈.本文针对图像信噪比对超分辨率重构的影响,对IBP算法进行了改进.实验表明,改进的IBP算法收敛速度快,相对于传统的POCS与IBP算法,它对低信噪比低分辨率图像的重构具有更好的效果.     

基于遗传算法的快速图像相关匹配

采用遗传算法研究了图像相关匹配问题,提出了快速图像相关匹配算法在最优匹配的前提下,其计算量较ＳＳＤＡ算法降低了一个数量级以上;可以采用ＮＰＲＯＤ匹配准则,改善在低图像对比度条件下的匹配精度;该算法每帧图像匹配计算时间基本恒定,便于工程应用。     

一种快速红外图像分割方法

为准确地实现目标识别,提出了将二维最大熵图像分割方法应用于红外图像实行分割．利用图像的二维直方图,二维最大熵分割方法不仅考虑了象素的灰度信息,而且还充／矿利用了象素的空间领域信息,能取得较为理想的分割结果．然而该方法所需的巨大运算量限制了其实际应用．运用PSO算法代替穷尽搜索获得阈值向量,求解速度可提高300～400倍,提高了分割效率．通过对实际的红外图像分割表明,这种方法简单、有效．     

用Monte Carlo方法重建OCT图像

采用MonteCarlo模拟成像过程的方法对图像进行恢复，成像所需点扩散函数通过Monte Carlo模拟光在生物组织中的传播获得，对获得的原始猪肉组织图像进行了恢复处理，重建后图像的横向分辨率有显著提高。     

图像复原与超分辨率重构基本适用条件及提高空间分辨率上限的研究

从离散—离散的成像系统出发,在理论上分析了图像复原与超分辨率重构的基本适用条件及提高图像分辨率的上限,从图像处理的角度给出了基本适用条件的量化指标,最后对理论分析结论进行了实验验证,并对实际应用中不可避免的噪声影响进了研究,实验结果与理论研究结论一致.     

近场光子显微镜用尖端的一种制作方法

本文介绍一种用电阻丝局部加热、重力拉伸光纤制作尖端的方法。采用该法在合适的实验条件下制作出了用于近场光子显微镜的尖端。该法有实验设备简单，便于制作的优点，可获得曲率半径小于１２０ｎｍ的尖端。     

光子选通光谱烧孔用于光存储的研究

分别研究了无机和有机两类光子选通光谱烧孔材料，即稀土离子Ｓｍ＾２＋掺杂的氟卤化物无机混晶材料有机的给体－受体电子转移型材料，探讨了材料的设计和制备，并对材料的性能（如存储密度、工作温度、写入速度、信息保存时间等）进行了分析。     

一种在离焦情况下获得高分辨率图像的新技术

在遥感、军事侦察和医疗成象等领域,需要得到目标的高分辨率图像．而像面离焦直接影响了成像质量、降低了空间分辨率．为了得到高分辨率图像,往往采用自动焦面补偿装置或温控系统来克服离焦现象,但这又不利于仪器的小型化和轻量化．本文提出,在光学系统光路中加入一特殊设计的非球面掩模板,并对经过位相掩模板后的图像进行图象处理得到清晰图像．使光学系统在大离焦量的情况下仍可获取高分辨率的图像．这对于光学遥感器在复杂的空间环境中获取高分辨率图像具有十分重要的意义。     

三轴稳定平台下提高线列探测器光学遥感仪图像空间分辨率的方法研究

提出了通过改变线列探测器像元摆放方式并适当增加系统过采样率来提高三轴稳定平台下线列探测器光学遥感仪图像空间分辨率性能的技术实现方案．在建立系统工作模型的基础上，对基本递推算法和由此引入的误差扩散效应进行了定量化分析，并初步给出图像信噪比和图像空间分辨率之间的量化关系．该方案技术出发点的可行性已在SPOT-5 HRG专利技术中得到证实．在现有条件下，该技术有望率先在极轨卫星平台下得到应用．     

红外图像空间分辨率提高方法研究

分别研究了微扫描技术与虚拟电子微扫描技术在提高红外图像空间分辨率方面的原理,指出了纯粹利用微扫描技术的局限性,提出了微扫描技术与自适应虚拟电子微扫描技术相结合的方法,理论和实验结果表明,该方法可以大幅度地提高红外图像的空间分辨率.     

成像空间分辨率均衡化与目标快速检测技术

分析了红外玫瑰线扫描亚成像制导的成像空间分布函数，提出一种基于神经网络模型的成像空间分辨率均衡化目标快速检测技术。该技术针对亚图像成像空间分辨率的非线性特性，有效利用每个像素所携带的信息，实现亚图像目标的均衡识别，从而提高系统的全域检测，实验结果表明该技术方案是可行的，并能在DSP系统上实时实现。