正则化技术和低秩矩阵在稀疏表示超分辨率算法中的应用

为了有效地利用图像的特征作为指导重建的先验知识,解决常规超分辨率算法对边缘与结构等细节恢复不足的问题,提出一种改进的超分辨率算法.对待重建图像进行低秩分解,得到不同特征的低秩子图像和稀疏子图像;对于低秩子图像,提出采用基于正则化技术的稀疏表示超分辨率算法进行重建,先通过在低秩子图像中寻找相似图像块构造非局部相似正则化项,得到图像的非局部冗余,以保持边缘信息;再通过局部线性嵌入方法构造流形学习正则化项,获得图像的结构先验知识,以增强结构信息.对于稀疏子图像则不参与稀疏表示超分辨率重建,而是采用双三次插值法进行重建.实验结果表明,与其他算法相比,无论在主观视觉效果上,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,文中算法都有显著的提高.     

人脸图像超分辨率的自适应流形学习方法

样本规模与使用方法是基于学习的超分辨率中的一个重要问题.面向人脸图像超分辨率重建,提出一种基于局部保持投影(LPP)的自适应流形学习方法.由于能够揭示隐含在高维图像空间中的非线性结构,LPP是一种可以在局部人脸流形上分析其内在特征的、有效的流形学习方法.通过在LPP特征子空间中动态搜索出与输入图像块最相似的像素块集合作为学习样本,实现了自适应样本选择,并且利用动态样本集合通过基于像素块的特征变换方法有效地恢复出低分辨率人脸图像中缺失的高频成分.实验结果证实:通过在局部人脸流形上自适应地选择学习样本,文中方法可以仅使用相对少量的样本来获得很好的超分辨率重建结果.     

融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构

对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法。依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨率图像与高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分进行训练,学习得到对应的特征字典;基于高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分分别基于稀疏表示和邻域嵌入进行高分辨率重构;基于低秩矩阵恢复理论,融合邻域回归和稀疏表示重构的高分辨率图像,得到最终的高分辨率图像。在测试集Set5和Set14上将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,相比传统超分辨率算法,提出的算法在PSNR和SSIM都有很好的提升。     

结合非局部低秩先验的图像超分辨重建概率模型

现今图像成像技术日益普及,但受成像设备、成像环境以及在获取图像过程中外界噪声等因素的相互制约,在实际应用中很多图像成像分辨率较低,带来诸多问题.为此,提出一种有效的基于最大后验概率和非局部低秩先验的图像超分辨重建模型.首先,该模型采用连续图像序列作为数据输入,利用单幅图像内与连续图像间的相似性作为先验知识,提升相似图像块匹配度,消除图像细节丢失现象.然后,以最大后验概率框架建模,使用高斯分布和吉布斯分布拟合模型参数,提升模型泛化能力.通过相似块的奇异值估计待求块的奇异值,采用低秩截断抑制重建过程中引入的噪声.最后,利用图像的非局部自相似性和低秩性质,以非局部低秩约束正则化图像重建过程,添加图像的局部和全局信息来提升重建效果.在标准光流数据集、纽约大学和山东省千佛山医院提供的数据集上的实验结果表明,文中基于最大后验和非局部低秩先验的模型与传统插值算法、基于重建的优秀算法相比,在5组仿真实验中,其平均峰值信噪比提升6.3 dB,在保持图像纹理特征和恢复图像细节方面可取得更好的重建性能.     

特征子空间规整化的人脸图像超分辨率重建

传统的图像超分辨率(SR)方法中的规整化技术一般用于保持求解过程的数值稳定性以及提供解的平滑性约束,但并不能确保高质量的重建结果.将人脸图像块看作一些特定信号类,利用主成分分析计算训练人脸图像块的特征子空间;并将传统的"重建约束"与人脸图像块的"正交补特征子空间约束"统一在贝叶斯框架下,提出一种人脸图像SR的规整化方法.不局限于以往SR方法中普遍假定的纯平移运动模型的限制,在仿射变换运动模型下提出了3种图像配准与超分辨率重建的联合迭代求解算法.最后通过仿真结果证实了文中方法的有效性.     

基于最小方差估计的图像低秩去噪

自然图像通常表现出一定的自相似性,这种相似性意味着由相似图像块所构成的图像矩阵具有低秩性.基于图像的这种低秩性和最小方差估计理论,提出一种有效的迭代去噪方法.该方法通过构造图像相似块矩阵将图像去噪问题转化为低秩矩阵估计问题,并由最小方差估计理论导出低秩矩阵的估计值;在此基础上,对图像块的估计值进行加权平均即可重构出去噪后的图像;针对少量噪声残留问题,将去噪方法与反向投影方法相结合实现图像的迭代去噪,进一步抑制图像中残留的噪声.实验结果表明,采用文中方法产生的去噪图像不仅具有较高的峰值信噪比和特征相似度均值,而且具有很好的视觉效果.     

基于低秩表示与矩阵填充的人脸识别方法

基于回归分析的人脸识别方法在处理不完备数据矩阵时,先对矩阵进行填充,再使用人脸识别方法,因此会降低分类性能.为了更有效地执行关于不完备数据的识别,文中将低秩矩阵填充和低秩表示学习整合在同一个模型,提出基于低秩表示和低秩矩阵填充的人脸识别方法.通过最小化表示系数和矩阵秩交替计算样本低秩表示系数矩阵和恢复矩阵缺失项,再使用最近邻分类器实现分类.在一些公开人脸数据集上的实验表明,在训练样本矩阵元素随机缺失时,文中方法可以有效提高识别精度及降低填充误差.     

综合引导滤波和字典学习超像素聚类图像融合

针对多聚焦图像融合易出现块效应和边界伪影等问题,提出了一种综合迭代引导滤波和字典学习超像素聚类的融合算法.首先对源图像进行超像素分割,利用密度峰值实现超像素的聚类,以超像素聚类块为处理单元提取特性形成特征矩阵;建立低秩表示模型,引入拉普拉斯正则项增加同类相邻区域空间一致性约束;构造低秩表示字典,借助自带二次惩罚项的线性交替迭代求解模型系数;通过联合低秩表示系数矩阵和误差矩阵构建初步聚焦特征图,利用迭代引导滤波优化聚焦特征图扩大多焦差异化,最后基于优化聚焦特征图和源图像获得最终融合结果.经仿真对比可知,提出算法的融合结果无论在主观视觉还是客观指标上都优于其他同类算法.     

基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法

图像的空间分辨率受成像环境、硬件制造水平和成本等多方面因素的影响,存在一定的局限性.为了提高图像的空间分辨率,提出一种基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法.首先利用训练集构建与图像高低频分量对应的高低频码本,将高低频码本作为训练样本获取高低频字典;然后在初始重建图像中搜索目标图像块的相似图像块,利用相似图像块构建非局部约束项;最后通过求解含有非局部约束项的l0范数最小化问题获取目标图像块的稀疏表示系数,并利用高低频字典重建高分辨率图像块.该算法利用高低频字典表示目标图像块,而不是直接采用高低频码本,提高了算法的运算效率;利用相似图像块构建正则化约束项,提高了重建图像的质量.实验结果表明,与LLE,Sc SR和NARM等算法相比,文中算法取得的超分辨率重建效果更好.     

块关联匹配与低秩矩阵超分辨融合的图像修复

针对块匹配图像修复算法容易出现结构不连贯与块效应问题,提出一种两阶段图像修复方法.该方法通过增加相邻修复块在重叠区域的关联性约束,利用图像块关联匹配修复算法实现对降采样受损图像的粗修复,以保证图像主体结构的完整性;依据不同分辨率图像中像素点与其8邻域的线性相关性,引入带噪低秩矩阵填充算法对图像细节进行超分辨率精修复,使修复后图像的纹理与色彩变化具有连续性.实验结果表明,文中方法对包含渐变特征的自然图像修复具有更好的视觉效果.