基于HMRF先验模型的超分辨率重建

针对基于最大后验概率(MAP)的超分辨率重建算法在重建图像过程中存在的问题,提出一种基于Huber-马尔可夫随机场(HMRF)先验模型的超分辨率重建方法,采用HMRF作为图像先验模型,对图像进行分段超分辨率重建。仿真实验结果表明,与传统的MAP算法相比,该方法能更好地保存重建图像的边缘细节,有效提高重建图像的质量。     

边缘增强型非局部模型超分辨率重建算法

针对一些超分辨率重建算法鲁棒性差、边缘保持能力有限、降噪效果不理想等不足,提出一种基于最大后验概率估计的边缘增强型非局部模型超分辨率重建算法。算法引入了非局部模型,并将图像的边缘信息加入模型系数的计算中,是对基于BTV(bilateral total variance)模型超分辨率重建和基于MRF(Markov random field)模型超分辨率重建的有效改进,提高了算法的鲁棒性、边缘保持能力和降噪能力。实验结果表明,该算法性能稳定,在信噪比较低情况下也能保持图像的边缘信息,取得比较好的重建效果。     

影像鉴定中的超分辨率重建稳定算法

提出一种稳健的超分辨率重建算法,并在影像鉴定中加以具体运用。通过对边缘图像进行建模,构建基于洛伦兹分布的最大后验概率重建算法,并自适应地调整洛伦兹宽度参数来逐步修正迭代结果。实验结果证明,该算法能获得理想的图像画面重建效果,具有较强的稳健性。     

超分辨率重建技术及其在太赫兹图像中的应用

超分辨率重建就是通过相应的算法,重建图像截止频率之外的细节信息,重构出一幅清晰的高分辨率图像。首先介绍了超分辨率重建算法——非均匀内差法,迭代反投影法（IBP）,凸集投影法（POCS）,说明了各算法的概念和应用,并着重介绍了基于最大后验概率（MAP）的图像超分辨率算法,给出了MAP超分辨率复原算法处理实际太赫兹图像的结果。实验表明,超分辨率图像重建具有重建效果好、抗噪声性能强的优点,有效地重建了高分辨率太赫兹图像,在太赫兹成像领域具有良好发展和应用前景。     

基于学习的多帧图像超分辨率重建技术研究

由于可用信息不足,多帧图像超分辨率重建问题常常是一个不适定问题。为解这一问题,需要额外的图像先验知识。本文提出一个基于学习的多帧图像超分辨率重建算法,该方法从训练图像集中学习先验知识。实验表明本文方法要优于传统基于最大后验概率估计的超分辨率重建算法。     

基于小波域HMT模型的序列图像超分辨率重建*

鉴于基于小波域隐马尔可夫树的噪声抑制性和较好的边缘保持性,提出一种基于小波域隐马尔可夫树的序列图像的超分辨率重建算法。针对小波系数进行统计建模,讨论了不同尺度小波系数之间的隐马尔可夫树结构,利用了序列图像的运动信息,运用极大后验概率估计和贝叶斯原理,将小波域HMT作为图像先验知识并给出了超分辨率重建算法,最终通过EM算法和共轭梯度算法的交替迭代进行优化计算。实验结果表明方法的重建效果得到了明显的改进。     

基于非线性最小二乘的图像自适应SR重建以及运动估计

图像超分辨率（SR）重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。为了扩展SR技术的应用范围,提出了一种同时进行图像超分辨率重建和全局运动估计的方法。该方法首先基于最大后验概率(MAP)给出了图像SR重建和运动估计框架,该框架不仅考虑了前后两次迭代所得的HR图像差值对最终重建图像的影响,而且引入了不同LR图像对重建图像的重要性权值,使得算法具有自适应性;然后将总体框架转换为图像SR重建模型和运动估计模型;最后基于非线性最小二乘法对模型进行优化求解,得出了SR重建图像及其全局运动域。实验表明,该方法不仅图像重建效果良好,并有着良好的收敛性。     

基于频域、时域相结合的自适应图像超分辨率重建

基于最大后验概率(MAP)的超分辨率(SR)重建的研究重点是规则化项的选择,且其大都在频域中实现,为此提出一种基于频域、时域相结合的图像SR重建方法.首先,根据不同图像的特点,定义了频域规则化项(FR)和时域规则化项(TR);然后,给出了图像重建模型,引入频域、时域自适应权值来加强算法的自适应性;最后,运用共轭梯度法推导出重建迭代计算公式.实验表明,所提出的算法具有良好的收敛性和精确性.     

基于自适应规整化方法的图像超分辨率重建*

以Gauss-Gibbs随机场模型为图像的先验概率模型,运用自适应规整化的最大后验概率(MAP)方法进行图像超分辨率重建.通过对先验概率分布参数的估计,对图像超分辨率重建求解进行自适应规整化,从而提高重建图像的质量.实验结果表明,该算法能较好地再现图像的各种边缘信息,重建的高分辨率图像在峰值信噪比和视觉效果方面都得到明显提高.     

基于自适应滤波的视频序列超分辨率重建

针对视频序列的超分辨率重建,提出了一种动态自适应滤波方法.在最大后验概率估计和加权最小二乘的基础上,给出视频序列超分辨率重建数学模型;深入研究了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质;详细推导了自适应滤波器的递推公式;分析了算法的存储与计算复杂度.仿真实验表明该算法的重建结果相当有效,相比双三次插值和无运动补偿的单帧迭代重建,可以获得一定的PSNR增益;与Elad滤波方法相比,具有更小的计算量和更强的自适应性和鲁棒性.     

基于独立分量分析的人脸超分辨率重建

提出一种基于独立分量分析(ICA)的人脸超分辨率重建算法。该算法利用ICA从高分辨率训练图像中提取出独立分量,并对ICA系数进行先验估计。对于给定的低分辨率图像,结合最大后验概率估计求出ICA系数,进行ICA反变换得到高分辨率图像的近似估计,并利用局部结构张量对图像进行精化处理得到重建图像。仿真结果表明,该算法在实现人脸超分辨率重建的同时保持了人脸整体结构特征,且对光照、表情、姿态等具有一定的鲁棒性,将重建结果用于人脸辨识,有效提高了辨识效率。     

基于凸集投影（POCS）的车牌图像超分辨率重建研究

针对车牌识别中所拍摄的图像序列存在分辨率较低的问题,提出了利用图像间的互补信息来重建一幅高分辨率图像的方法,以便于车牌图像的识别。通过迭代求解法和高斯金字塔模型,快速精确地估计得到配准参数,采用凸集投影（POCS）算法对图像序列进行了超分辨率重建。实验表明算法具有亚像素级的配准精度和较强的稳健性,重建图像取得了良好的视觉效果。     

自适应IQA阈值序列图像NLM超分辨重建方法

序列图像超分辨率（super resolution,SR）算法可以利用多帧低分辨率图像之间的互补信息重建出一张高分辨率结果。传统非局部均值（non-local means,NLM）超分辨率重建方法的迭代次数选取和最佳SR重建结果筛选过程高度依赖使用者经验值和主观评价,这极大地增加了算法复杂度,降低了算法的鲁棒性。为了解决这两个问题,提出一种基于图像质量评价（image quality assessment,IQA）自适应阈值的NLM超分辨重建算法。通过设计一种SR重建结果质量评价指标,将该指标引入到NLM重建算法中：一方面作为阈值,用以确定算法迭代收敛条件;另一方面作为评价标准,用以筛选多个输出结果中重建效果最佳的高分辨率图像。实验结果表明,提出的算法能在有效保证鲁棒性的同时,极大地提升NLM超分辨率重建算法的运算效率。     

基于亚像素的图像超分辨率重建算法研究

图像超分辨率重建是指利用一幅或多幅具有互补信息的低分辨率图像,运用相应的算法来获得一幅清晰的高分辨率图像的过程。本文采用亚像素插值重建算法,利用多幅低分辨率视频图像重建出一幅高分辨率图像。重建算法有效利用了各幅图像中对应像素的相关信息,提高了图像的视觉效果和峰值信噪比。     

基于特征空间的人脸超分辨率重构

超分辨率图像重构是利用关于同一场景的多帧低分辨率图像重构出一幅具有更高分辨率图像的过程.传统的超分辨率图像重构算法是基于像素空间,通过利用高、低分辨率像素空间之间的映射关系来求解,具有计算复杂性高等缺点. 针对低分辨率人脸放大问题,提出了一个基于特征空间的人脸超分辨率图像重构算法.与传统算法相比,该算法不仅降低了计算复杂性,还具有更好的鲁棒性.     

一种实时鲁棒的超分辨率图像重建方法

在智能交通系统中,超分辨率重建技术有着广泛的应用。提出一种新的超分辨率图像重建方法,用于提高超分辨率图像的重建质量。该方法从低分辨率图像中提取出具有独特性和鲁棒性的SURF特征描述子,进行匹配计算,采用最小二乘法估计运动参数,采用ANC算法对图像进行插值计算。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和实时性,重建质量较之其他重建算法要高。     

医学图像中微细管道结构的表面绘制算法

在医学图像处理中,常常需要提取出特定的组织或者结构,再以提取到的二值体数据为基础,对组织结构进行三维重建。传统的Marching Cube(MC)算法在对微细结构进行三维重建时,可能会产生断裂现象,不能有效保持原始体数据的连通性。以血管体数据为例,针对医学图像中微细管道结构重建提出一种改进的MC算法,以保持重建后组织结构的连通性。     

基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

基于字典学习和非局部相似的超分辨率重建

为提高单帧降质图像的分辨率,提出了一种基于字典学习和非局部相似性的超分辨率重建算法。该算法主要将高分辨率图像减去利用迭代反投影重建结果得到差值图像,再利用K-奇异值分解(K-SVD)算法和联合字典生成的思想形成的字典训练方法,训练差值图像块和低分辨率图像块得到对应的高、低分辨率字典用于超分辨重建。此外,引入非局部相似性的正则项约束以提高重建图像的质量。实验结果表明,所提算法重建得到的图像在主观视觉效果和客观评价上优于基于例子学习的超分辨率算法。     

图像压缩感知的双收缩快速迭代算法

针对传统图像压缩感知重构算法重构质量差及时间复杂度大的问题,提出一种双收缩快速迭代算法.通过引入阈值和正则化参数的双收缩,逐步迭代恢复图像信号,以加快收敛速度,改善重构质量.仿真结果表明,与传统阈值迭代算法相比,该算法重构图像的峰值信噪比较高,在低采样率下运行时间较少.