基于改进增强型超分辨率生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对现有的图像超分辨率重建算法仍存在细节上处理不足的问题,提出一种基于改进增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)的图像超分辨率重建算法.首先,使用多尺度密集连接模块(MDB)代替密集连接模块(DB),并且在MDB后添加通道注意力机制,以调整不同通道的特征响应值,从而改进了ESRGAN的生成网络模型中的深层信息提取模...     

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。     

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...     

基于边缘方向扩散系数正则化的文本图像超分辨率算法

针对文档图像超分辨率重建问题,根据传统双边全变差(BTV)超分辨率算法,提出一种自适应约束的BTV正则化文档图像超分辨率算法。该算法通过引入一个图像的局部邻域残差均值,以区分当前像素点属于平滑区域还是边缘区域,然后利用垂直边缘方向和边缘方向扩散性的不同,产生自适应权重矩阵。最后通过代价函数求出迭代公式,最终实现文本图像的超分辨率重建。与相关的文档图像超分辨率方法相比较,提出的方法在视觉图像质量和字符识别精度方面均得到了显著的改善。     

多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建

由于快速的卷积神经网络超分辨率重建算法(FSRCNN)卷积层数少、相邻卷积层的特征信息之间缺乏关联性,因此难以提取到图像深层信息导致图像超分辨率重建效果不佳。针对此问题,该文提出多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建方法。首先,该方法设计了多级跳线连接的残差块,在多级跳线连接的残差块基础上构造了多级跳线连接的深度残差网络,解决相邻卷积层的特性信息缺乏关联性的问题;然后,使用随机梯度下降法(SGD)以可调节的学习率策略对多级跳线连接的深度残差网络进行训练,得到该网络超分辨率重建模型;最后,将低分辨率图像输入到多级跳线连接的深度残差网络超分辨率重建模型中,通过多级跳线连接的残差块得到预测的残差特征值,再将残差图像和低分辨率图像组合在一起转化为高分辨率图像。该文方法与bicubic, A+, SRCNN, FSRCNN和ESPCN算法在Set5和Set14测试集上进行了对比测试,在视觉效果和评价指标数值上该方法都优于其它对比算法。     

文物图像的超分辨率重建算法研究

文物的数字化保护与分类识别是当前图像处理研究的热点之一.针对常规超分辨率算法不能充分描述现实世界中文物图像复杂纹理结构的问题，本文提出一种基于回归环金字塔型生成对抗网络的文物图像超分辨率算法（Closed-loop Pyramid Information Generative Adversarial Network,CPIGAN）.考虑文物图像的噪声等不定因素，本文采用不同的降采样方式构建了两种文物数据集且探索了一种改进信息块提取策略，提高了原始高分辨率文物图像中高频信息的利用率.本文进一步设计了一种金字塔型生成对抗网络并融入回归环结构，增强了网络从低分辨率图像到高分辨率图像映射的能力.基于自建文物图像数据集，本文算法与多种算法进行了实验对比分析，多个客观指标均有所提升且重建图像主观上更符合人类视觉标准.     

基于GNR先验的电力设备热成像超分辨率方法

电力设备红外图像在电力设备状态监测、故障识别等方面发挥着重要作用。针对红外图像应用时存在的分辨率低,清晰度不足的问题,本文提出一种基于图像梯度范数比（Gradient Norm-ratio, GNR）先验约束的压缩感知电力设备红外图像超分辨率方法。通过分析电力设备红外图像在不同采样比时重建图像高频信息的变化规律,将GNR先验引入传统压缩感知超分辨率模型中。并针对改进后的模型设计了有效的求解算法,通过半二次分裂方法引入辅助变量,对不同变量交替迭代求解,实现红外图像超分辨率重建。仿真实验结果验证了GNR先验信息的引入,有利于超分辨率算法取得更好的重建效果。与现有经典超分辨率方法相比,本文方法重建图像无论在主观视觉效果还是客观评价指标上都有了较好的提升。     

基于注意力机制的双向生成对抗压缩网络

针对现有的图像超分辨率算法网络模型参数量大、计算复杂度高、前向推理过程中耗时长等问题,将深度可分离卷积层引入双向对抗生成网络模型中,同时为了保证双向生成对抗网络的精度,在下采样网络中引入混合注意力机制,以保证模拟生成的低分辨率图片更加贴近现实.在i78700 CPU上对Urban100测试集的图像放大4倍,所提算法的重建速度对比SRGAN算法提升了近5倍.在通用的测试数据集DIV2K中,将所提方法分别与Bicubic、SRCNN、SRGAN、ESRGAN等经典方法做实验对比,实验结果表明所提出的算法与其他算法相比在PSNR客观评价指标上平均提升了约0.7 dB,SSIM指标提升了约2.36％.     

基于线阵扫描成像的太赫兹图像超分辨率重建

针对太赫兹扫描成像设备存在的图像清晰度差、边缘模糊等问题,提出了一种基于生成对抗网络的太赫兹图像超分辨率重建算法。首先,在处理太赫兹图像时引入限制对比度自适应直方图均衡方法,有效解决了太赫兹图像对比度低的问题;其次,在生成对抗网络的基础上,提出了一种基于增强注意力机制的残差生成对抗网络,实现了太赫兹扫描图像的超分辨率重建,提升了图像纹理和细节的重建能力;最后利用频谱归一化的U-net网络对生成器生成的重建图像进行判别,增强了训练的稳定性。实验结果表明,提出的太赫兹图像超分辨率重建算法将太赫兹线阵相机所成太赫兹图像的边缘强度提高了7%,峰值信噪比提高了13%,平均梯度提高了12%,结构相似度提高了14%,验证了该算法的优越性和有效性。     

基于几何字典学习和耦合约束的超分辨率重建

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。     

融合内外特征的图像超分辨率算法

针对单一先验知识不足以约束病态严重的图像超分辨率问题,本文提出了融合内外特征的图像超分辨率算法。针对图像的自相似性,通过采用基于内部特征的深度卷积网络学习来增强输入图像的细节纹理,去除超分辨率图像伪影;同时,使用基于外部图像的稀疏约束方法来学习图像结构信息,并结合高频残差字典来解决超分辨率重建中的高频信息缺失问题;最后通过卷积稀疏方法分别从基础层和细节层来融合内外特征的重建图像,以获得细节清晰、去伪影的超分辨率图像,进一步提高图像质量。与传统算法相比,本文算法在重建图像的纹理特征和质量上都得到了增强,且视觉效果与峰值信噪比较传统算法有所改善。     

单帧图像超分辨率重建的深度神经网络综述

随着硬件计算能力的显著提升,深度神经网络广泛应用于计算机视觉和图像处理的各个领域,获得了突出成果,受这种方法启发,单帧图像超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction, SR)也引入深度学习思想,并且重建效果远远超越传统算法,成为研究的热点并迅速成为主流技术。将对深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术分为两类(基于传统深度神经网络的单帧图像超分辨率重建和基于生成对抗网络的单帧图像超分辨率重建和)进行阐述,以此为基础,对单帧图像超分辨率技术的发展趋势进行展望。     

一种基于先验生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法

针对人脸超分辨率算法中图像失真大、缺乏细节特征等问题,提出了一种基于先验知识的人脸超分辨率重建模型。通过在超分网络中加入纹理辅助分支,为重建过程提供额外纹理结构先验,以生成精细的面部纹理,恢复高分辨率纹理图。同时引入级联叠加模块对纹理辅助分支进行反馈。设计特征融合模块,将纹理特征图与超分分支特征图融合,获得更好的纹理细节;将纹理损失融入损失函数,以提高网络恢复纹理细节的能力。4倍放大因子下,该方法的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)、结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)比现有方法至少提升1.082 5 dB和0.036,无参考图像质量评价(Natural Image Quality Evaluator, NIQE)至少降低1.690 2;8倍放大因子下,该方法的PSNR与SSIM值分别至少提升0.787 5 dB和0.046 85,NIQE值最小降低3.92。     

结合双注意力和结构相似度量的图像超分辨率重建网络

针对低分辨率图像到高分辨率图像的映射函数解空间极大,导致超分辨率重建模型难以产生细致纹理的问题,本文提出一种结合双注意力和结构相似度量的图像超分辨率重建网络.以改进的U-Net网络模型作为基本结构,引入针对低级别视觉任务的数据增强方法,增加样本多样性.编码器部分由卷积层和自适应参数线性整流激活函数(Dynamic Re...     

基于MSRCR的水下图像清晰化算法

针对水体、悬浮颗粒对光线极强的散射效应导致水下图像细节模糊、对比度下降及颜色失真的问题,在水下光学成像模型的基础上,利用改进的暗通道先验算法对图像进行清晰化处理,并结合MSRCR算法对图像进行颜色恢复,实验结果图像和客观质量评价指标显示,该算法提高了图像清晰度和对比度,并且达到了修正色彩不平衡的效果。     

基于暗原色与逆暗原色融合的含明亮区域图像去雾

针对暗原色先验模型对于图像明亮区域不适应,暗原色估计偏大,导致透射率估计偏小,出现色彩失真现象,本文介绍一种新的暗原色修正方法。提出一种逆暗原色概念,将雾化图像的暗原色与逆暗原色进行融合处理得到一种新的修正暗原色,从而获得比较真实的明亮区域透射率,有效消除了明亮区域的色彩失真。以有效细节强度、色调还原程度、结构信息及综合测评作为图像质量评价指标,与目前流行算法进行对比实验,本文算法的色调还原程度指标平均值提高41.1%,综合测评指标平均值提高48.7%。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高去雾图像总体质量方面优于目前流行算法。     

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。     

面向图像超分辨率的紧凑型多径卷积神经网络算法研究

为改善单帧图像分辨率退化问题,减少网络参数,本文提出一种基于紧凑型多径结构卷积神经网络的图像超分辨率重构算法。本文算法采用多径结构模型充分使用低分辨率图像信息,并利用残差学习策略学习低分辨率和高分辨率图像间残差信息以重建高分辨率图像。当卷积核数量有限时,含有ReLU的网络重构性能表现不佳,因此引入最大特征图激活函数,增强网络泛化能力,使网络结构更加紧凑,以捕捉具有竞争性特征,完成图像超分辨率重构。实验结果表明,本文方法具有良好的重构能力,图像清晰度和边缘锐度明显提高,在客观评价和主观视觉效果方面优于当前主流的超分辨率重构方法。为便携式高性能超分辨率重构奠定理论基础。      

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。     

基于自适应对偶字典的磁共振图像的超分辨率重建

为了提高磁共振成像的图像质量,提出了一种基于自适应对偶字典的超分辨率去噪重建方法,在超分辨率重建过程中引入去噪功能,使得改善图像分辨率的同时能够有效地滤除图像中的噪声,实现了超分辨率重建和去噪技术的有机结合。该方法利用聚类—PCA算法提取图像的主要特征来构造主特征字典,采用训练方法设计出表达图像细节信息的自学习字典,两者结合构成的自适应对偶字典具有良好的稀疏度和自适应性。实验表明,与其他超分辨率算法相比,该方法超分辨率重建效果显著,峰值信噪比和平均结构相似度均有所提高。