基于过完备字典稀疏表示的图像超分辨率研究

提出一种基于过完备字典稀疏表示的通用图像超分辨率算法。利用过完备字典代替稀疏基,采用学习的方法得到低分辨率图像和高分辨率图像之间的关系,最终从高分辨率图像块的字典中重构出超分辨率图像。实现了基于matlab的稀疏表示(omp算法)和字典更新(K-SVD算法)的字典学习算法,并通过仿真实验,以PSNR等指标论证了编码算法的有效性。     

基于稀疏表示和近邻嵌入的图像超分辨率重构

提出基于稀疏表示和近邻嵌入的单帧图像超分辨率重构算法;为低分辨率和高分辨率图像块训练两个基于稀疏表示的过完备字典,在训练的低分辨率图像块和高分辨率图像块中分别选取与这两个字典原子最近的图像块近邻,通过图像块近邻来计算构图像块的权重;一旦得到权重矩阵,高分辨率重构图像块可以由低分辨率图像块与相应权重相乘来表示;与之前的算法相比,所提出的算法在计算字典原子与图像块距离的时候不是逐个图像块进行计算,而是先将图像块聚类,计算字典原子与类中心的距离,在距离最近的一类中选取图像块;计算权重矩阵的时间可以大大减少,提高计算效率;所得到的PSNR与其它算法相比,也有一定提高。     

基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建

针对单幅低分辨率灰度图像,提出一种基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法,通过选择合适的过完备字典,图像块可表示为字典元素的稀疏线性组合。对于输入的低分辨率图像,寻求每一图像块的稀疏表示,利用此表示系数产生高分辨率图像输出。为消除Elad方法重建图像中产生的黑色边缘并提高重建图像的质量,文中在稀疏表示方法的基础上利用反向投影法对其进行改进。仿真实验结果表明,改进算法不仅实现了上述目的,而且在图像信噪比和算法运行效率上都有所提高,从而达到了算法改进的目的。     

基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建

针对单幅低分辨率灰度图像,提出一种基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法,通过选择合适的过完备字典,图像块可表示为字典元素的稀疏线性组合。对于输入的低分辨率图像,寻求每一图像块的稀疏表示,利用此表示系数产生高分辨率图像输出。为消除Elad方法重建图像中产生的黑色边缘并提高重建图像的质量,文中在稀疏表示方法的基础上利用反向投影法对其进行改进。仿真实验结果表明,本文改进算法不仅实现了上述目的,而且在图像信噪比和算法运行效率上都有所提高,从而达到了算法改进的目的。     

基于过完备字典的鲁棒性单幅图像超分辨率重建模型及算法

针对单幅含噪图像的超分辨率重建问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示建立了超分辨率重建模型.该模型中低分辨率字典采用K-SVD算法直接训练,高分辨率字典则由高分辨率图像块与低分辨率字典下的同构的表示系数进行逼近求得;近似的高分辨率图像块通过高分辨率字典乘以表示系数得到,为使重建结果对噪声具有鲁棒性,利用基于稀疏表示的噪声图像恢复的方法由重叠的近似高分辨率图像块求得最终结果.实验结果表明,文中模型无论是主观视觉还是客观评价指标均取得了较好的效果,并验证了模型及算法的有效性.     

基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法

为提高单幅图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是联合训练高分辨率和低分辨率字典,然后利用所得字典求解高、低分辨率下图像块共有的稀疏表示系数。与已有的基于稀疏表示的图像超分辨重构算法相比,该算法在求解稀疏表示系数时并未采用拉格朗日乘子将稀疏度和重构误差相结合,而是利用对偶模型求解原始的带约束优化问题。实验表明,与其他图像超分辨率重构方法相比,该方法所需手动调节参数较少,重构效果较好。     

基于K近邻稀疏编码均值约束的人脸超分辨率算法

针对低分辨率、低质量人脸图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于K近邻稀疏编码均值约束的人脸超分辨率算法。首先,根据人脸块位置先验信息,对训练样本图像块进行聚类,得到与输入人脸图像块位置一致的高、低分辨率稀疏表示字典对;然后,利用低分辨率字典,在稀疏和K近邻稀疏编码均值的共同约束下实现低分辨率图像块的稀疏表示;最后,通过系数映射,结合高分辨率字典实现高分辨率图像块重建,最终将所有高分辨率图像块进行交叠平均得到高分辨率人脸图像。实验结果验证了算法的有效性及先进性。本方法在保持重建人脸图像相似度的基础上,改善了人脸图像的清晰度,提高了超分辨率图像的质量。     

基于局部结构相似与协同表示的超分辨率图像重建

提出一种基于局部几何结构相似性和协同表示的超分辨率图像重建算法.该算法利用l2范数正则化的协同表示和局部几何相似约束模型求解低分辨率图像块在低分辨率字典下的线性表示系数,并利用这一系数重构出高分辨率图像块.文中基于l2范数的系数求解模型可得到解析解而不涉及局部最小解,相较于l1稀疏性约束具有较低的复杂度.实验结果表明,该算法对小尺寸超分辨率图像重建可行且有效,并在重构效果上具有明显的优越性.进一步研究表明,在放大因子增大和存在噪声的情况下,该算法较传统算法重构效果也有显著提高.     

基于稀疏表示的含噪图像超分辨重建方法

传统的含噪图像超分辨方法只能将图像去噪和图像超分辨分别进行处理,基于稀疏表示与字典训练的含噪声图像超分辨重建方法将两者融合在一起。提出一种基于图像块在训练字典下稀疏表示的协同处理方法,来解决含噪图像超分辨的问题。由于图像块可以由字典下的稀疏系数来表示,所以可训练一个分别适用于含噪低分辨率图像块和清晰高分辨率图像块的字典对,使得高低分辨率图像块在该字典对下具有相同的稀疏表示。当输入含噪低分辨率图像块时,先计算出其在低分辨率字典下的稀疏表示系数,然后利用此稀疏系数在高分辨率字典下进行重建,可得到清晰高分辨率图像块,最后通过整体优化完成清晰高分辨率图像,实现图像超分辨和图像去噪的目的。实验证明,采用局部自适应插值的方法放大低分辨率图像到中间分辨率再进行特征提取,比以往采用的双三线性插值的方法在重建图像质量上有提高,并通过研究字典λ参数的设置使得超分辨重建和去噪结果同时达到最佳,即在图像的视觉和质量上都具有较为明显的优势,具有很好的鲁棒性和有效性。     

结合支持向量回归和图像自相似的单幅图像超分辨率算法

目的 基于学习的单幅图像超分辨率算法是借助实例训练库由一幅低分辨率图像产生高分辨率图像。提出一种基于图像块自相似性和对非线性映射拟合较好的支持向量回归模型的单幅超分辨率方法,该方法不需使用外部图像训练库。方法 首先根据输入的低分辨率图像建立图像金字塔及包含低/高分辨率图像块对的集合;然后在低/高分辨率图像块对的集合中寻找与输入低分辨率图像块的相似块,利用支持向量回归模型学习这些低分辨率相似块和其对应的高分辨率图像块的中心像素之间的映射关系,进而得到未知高分辨率图像块的中心像素。结果 为了验证本文设计算法的有效性,选取结构和纹理不同的7幅彩色高分辨率图像,对其进行高斯模糊的2倍下采样后所得的低分辨率图像进行超分辨率重构,与双三次插值、基于稀疏表示及基于支持向量回归这3个超分辨率方法重建的高分辨率图像进行比较,峰值信噪比平均依次提升了2.37 dB、0.70 dB和0.57 dB。结论 实验结果表明,本文设计的算法能够很好地实现图像的超分辨率重构,特别是对纹理结构相似度高的图像具有更好的重构效果。     

基于稀疏表示的多幅图像快速超分辨率重建

针对基于稀疏表示的图像超分辨率重建(SRR)提高图像的重建质量,但一般存在计算量大、耗时长的问题,通过粒子群优化稀疏表示算法获得稀疏表示;对多幅图像的稀疏系数进行融合;根据融合后的稀疏系数重建得到高分辨率图像.实验结果表明:方法的重建速度更快,重建质量更高.     

图像超分辨率重建的研究进展

图像超分辨率重建技术对于输入的低分辨率图像进行相关处理,从而重构出高分辨率图像,该技术已经成为图像处理研究领域的一个热点方向。对超分辨率图像重建的研究进展进行了综述。阐述了图像超分辨率重建的基本原理。对基于重建的图像超分辨重建中：IBP,POCS等算法,基于学习的图像超分辨率重建中：稀疏表示,基于深度神经网络等算法及一些相关改进的算法进行了综述。对图像超分辨率重建的研究提出了展望。     

基于非局部自回归学习的医学图像超分辨重建方法

由于受放射剂量的影响及成像设备条件的限制,医学图像在成像过程中的分辨率不高,并在一定程度上影响后期临床诊疗的精度.针对此问题,文中提出基于非局部自回归学习的医学图像超分辨重建方法.利用医学图像数据固有的非局部相似性特点,将自回归模型引入到基于稀疏表示的医学图像超分辨重建模型中,同时利用聚类算法得到分类字典,提高实验效率.实验表明,文中方法提高医学图像分辨率方面的可行性,及在重建效率和性能方面的优势     

基于超分辨率和深度神经网络的车型识别

车型识别在视频监控系统中起着关键作用,文中利用深度神经网络和超分辨率来实现交通监控中的车型识别。利用深度卷积神经网络CaffeNet,并采用先进的深度学习框架CAFFE和具有强大计算能力的GPU来完成对车辆的车型识别。在图像预处理阶段,采用一种基于深度学习和稀疏表示的图像超分辨率(SR)重构算法,来增强图像的细节信息。其中首先基于深度学习模型自编码器,提出一种改进模型非负稀疏去噪自编码器(Nonnegative Sparse Denoising Auto-Encoders,NSDAE)来实现字典的联合学习,然后基于稀疏表示实现车辆图像的超分辨率重构。经实验验证,在加入超分辨率处理之后,车型识别效果在精确度上得到了明显的提升。     

一种基于MOD 字典学习的图像超分辨率重建新算法

将低分辨率图像重建成高分辨率图像是图像处理领域中的一个重要课题。Yang 提出 一种基于联合字典学习的图像超分辨率重建算法,其算法样本选取与字典训练方法较为复杂。提 出一种基于MOD 字典学习的图像超分辨率重建新算法,首先采用少量的训练样本代替Yang 的大量训 练样本,然后使用MOD 字典学习算法代替Yang 的FFS 字典学习算法,最后利用字典对图像进 行稀疏表示与重建。实验结果表明,所提出的算法速度较快,并且重建图像的质量较高。     

基于多字典学习和图像块映射的超分辨率重建

针对单一冗余字典在稀疏表示图像超分辨率重建结果出现不清晰、伪影以及重建过程编码效率不高、运算时间过长的问题,提出一种基于多字典学习和图像块映射的超分辨率重建方法。该方法在传统稀疏表示的框架下,首先探索局部图像块的梯度结构信息,按梯度角度将训练样本块分类;然后为每个子类样本集学习高低分辨率字典对,再结合最近邻思想应用生成的字典,为每个子类计算从低分辨率块到高分辨率块映射的函数;最后将重建过程简化为输入块和映射函数的乘积,在保证提高重建质量的同时减少了图像重建的时间。实验结果表明,所提算法在视觉效果有较大的提升,同时与锚点邻域回归算法相比,评价参数峰值信噪比(PSNR)平均提高约0.4 dB。     

Face hallucination based on sparse local-pixel structure

In this paper, we propose a face-hallucination method, namely face hallucination based on sparse local-pixel structure. In our framework, a high resolution (HR) face is estimated from a single frame low resolution (LR) face with the help of the facial dataset. Unlike many existing face-hallucination methods such as the from local-pixel structure to global image super-resolution method (LPS-GIS) and the super-resolution through neighbor embedding, where the prior models are learned by employing the least-square methods, our framework aims to shape the prior model using sparse representation. Then this learned prior model is employed to guide the reconstruction process. Experiments show that our framework is very flexible, and achieves a competitive or even superior performance in terms of both reconstruction error and visual quality. Our method still exhibits an impressive ability to generate plausible HR facial images based on their sparse local structures.     

小波域中双稀疏的单幅图像超分辨

目的 过去几年,基于稀疏表示的单幅图像超分辨获得了广泛的研究,提出了一种小波域中双稀疏的图像超分辨方法。方法 由小波域中高频图像的稀疏性及高频图像块在空间冗余字典下表示系数的稀疏性,建立了双稀疏的超分辨模型,恢复出高分辨率图像的细节系数;然后利用小波的多尺度性及低分辨率图像可作为高分辨率图像低频系数的逼近的假设,超分辨图像由低分辨率图像的小波分解和估计的高分辨率图像的高频系数经过二层逆小波变换来重构。结果 通过大量的实验发现,双稀疏的方法不仅较好地恢复了图像的局部纹理与边缘,且在噪声图像的超分辨上也获得了不错的效果。结论 与现在流行的使用稀疏表示的超分辨方法相比,双稀疏的方法对噪声图像的超分辨效果更好,且计算复杂度减小。     

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。     

基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法

针对图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题以及超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声的关系进行了研究, 提出了局部正则化参数自适应选取的方法。结合联合构造字典的算法, 在重建过程中动态调整正则化参数。通过对图像的超分辨率实验证明, 改进的算法具有较高的可行性, 能有效平衡超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声两者的关系, 与传统的超分辨率重建算法相比, 有更高的峰值信噪比。