基于改进K-SVD字典学习的超分辨率图像重构

 针对已有算法中字典训练的时间消耗巨大的问题,提出了一种改进的基于字典学习的超分辨率图像重构算法.本文将K-SVD字典算法和高低分辨率联合生成的思想结合起来,形成新的字典训练方法,并将由该算法生成的高低分辨率字典应用于基于稀疏表示的超分辨率重构.重构仿真实验证明算法不仅有效降低了字典训练所消耗的时间,而且能够改善重构高分辨图像的质量.     

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。     

一种自学习的新型单幅图像超分辨率高质量重建算法

经典的基于稀疏表示和字典学习的超分辨率算法在图像重建质量和计算复杂度上都具备较好的表现。然而,基于外部样本训练得到的字典和待重建图像缺少相关性,会伴随算法鲁棒性较差的问题。为克服这一缺点,提出了一种基于自学习的新型单幅图像超分辨率高质量重建算法。该算法无需引入外部训练图像,即完全通过待重建图像自身构建的样本进行字典学习和图像重建;这一机制增强了训练字典与待重建图像的相关性。具体而言,在字典训练阶段,针对输入的待重建图像,基于二维经验模态分解进行高频修复预处理,以增强样本源的高频特征;随后构建训练样本集,使用K-奇异值分解算法获得自学习主字典和自学习残差字典,构成双字典。在图像重建阶段,将双字典结构与自学习相结合,先通过主字典实现主高频恢复,再进一步通过残差字典恢复图像的残差高频信息。实验结果表明,所提算法在重建图像的主观视觉效果以及专业质量评价指标上,相对于传统插值算法及经典的字典学习算法具有显著优势。     

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。     

基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法

自适应字典学习利用图像结构自相似性,将图像自身作为训练样本,通过字典学习使图像中的相似块在字典下具有稀疏表示形式.本文将全局字典学习中利用图像库获取附加信息的思想融入到自适应字典学习的过程中,提出了一种基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法,从低分辨率图像自身与图像库同时获取附加信息.该算法对低分辨率图像金字塔结构中的图像块进行聚类,在聚类结果的引导下将图像库中的图像块进行分类,利用各类中的样本分别构建针对各类的多个字典,从而确定表达重建图像块的最优字典.实验表明,与ScSR、SISR、NLIBP、CSSS以及mSSIM等算法相比,本文算法具有更好的超分重建效果.     

基于耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建

针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建效果欠佳或字典训练时间过长的问题,本文提出了一种耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建算法.该算法首先利用高斯混合模型聚类算法对训练图像块进行聚类,然后使用更改字典更新方式的改进KSVD字典学习算法来快速获得高、低分辨率特征空间下字典对和映射矩阵.重建时根据测试样本与各个类别的似然概率自适应地选择最匹配的字典对和映射矩阵进行高分辨率重建.最后利用图像非局部相似性,将其与迭代反向投影算法相结合对重建后的图像进行后处理获得最佳重建效果.实验结果表明了本文方法的有效性.     

基于离线双字典学习算法的图像超分辨率重建研究

为了提高图像超分辨率重建的质量,采用离线双字典学习算法。首先图像块建立字典稀疏模型,确定字典中原子数量;然后使用基于离线字典学习对图像稀疏编码,同时把稀疏编码统一到一个框架中进行优化编码;接着对字典进行分解多个子字典,将图像块中像素点的列向量在子字典展开;最后双字典与超分辨率重构中不同分辨率的异构数据进行同构化,确定控制残差条件,给出了算法实现过程。实验仿真显示本文算法重建效果清楚,峰值信噪比最大,BIQI最小。     

基于在线字典学习的人脸超分辨率重建

针对基于学习的人脸超分辨率算法噪点、伪影较多,且噪声鲁棒性较差的问题,提出一种基于在线字典学习的人脸超分辨率重建算法。以人脸图集作为训练图库,运用在线字典学习方法提高字典训练的精度。独立调整字典学习阶段的正则化参数λt和求解重建稀疏系数阶段的λr,以获取最优的超完备字典和稀疏系数用于图像重建。实验结果表明,目标图像峰值信噪比比同一类型的稀疏编码超分法平均提高了0.85 d B,结构相似性增加了0.013 3,有效地抑制了噪点和伪影。在含噪人脸图像应用中,噪声水平提高时,峰值信噪比下降相对较平缓,提升人脸超分效果的同时改善了算法的噪声鲁棒性。     

基于针对性字典的压缩图像稀疏超分辨率重建

为了有效地重建压缩低分辨率图像,提出一种基于针对性字典的压缩图像稀疏超分辨率重建算法.首先,根据压缩低分辨率图像的形成特点,对训练库图像进行针对性的下采样压缩编码处理,进行超完备字典的训练;然后,通过训练所得的针对性字典对压缩低分辨率图像进行稀疏表示的超分辨率重建.为进一步恢复图像的高频信息,进行了针对性残差字典训练,并对图像进行高频信息补偿,得到稀疏重建后的图像主观效果更加突出,客观评价参数也得到较大提升.实验结果表明,该算法对压缩图像的超分辨率重建更具针对性,具有良好鲁棒性和高效性.     

基于自训练字典学习的单幅图像的超分辨率重建

针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于自训练字典学习的超分辨率重建算法。首先根据图像的退化模型,对输入的低分辨率图像进行降质处理,然后利用K-SVD方法训练字典,获得重建所需要的先验知识,最后根据先验知识重建高分辨率图像。仿真实验的结果表明,利用该方法获得的高分辨率图像在视觉效果和客观评价上均优于传统方法,同时算法的时间效率也有很大的提升。     

基于稀疏表征的图像超分辨算法研究

超分辨率图像恢复的目的是由低分辨率图像得到高分辨率图像,通常需要多幅或者一系列连续低分辨率图像．在有限的条件下很难得到。针对单幅图像超分辨问题,结合当前比较先进的稀疏表征方法,利用训练集图像的先验信息．对单幅图像进行超分辨率恢复。结合当前先进的基于稀疏表征的超分辨算法,采用误差反投影方法,提出一种改进的算法．对超分辨率...     

利用多尺度卷积神经网络的图像超分辨率算法

单幅图像超分辨率问题是典型的图像反问题。近年来深度学习广泛应用于图像超分辨率重建。为提高超分辨率算法的性能,本文利用多尺度和残差训练的思想,提出一种利用多尺度卷积神经网络的图像超分辨率算法。该算法采用多尺度的卷积核及收缩--扩展的网络结构来提取图像多尺度的信息,并在网络结构中使用跳跃连接,以便更好的传递信息并弥补由于使用下采样和上采样而造成的图像细节信息的损失,来提高图像的重建质量。通过与其它算法的对比实验表明了本文算法不仅可以取得更好的性能,并且训练的收敛速度较快。      

Single image super-resolution using self-examples and texture synthesis

An algorithm for single image super-resolution based on example-based super-resolution and example-based texture synthesis is proposed. While many other techniques for single image super-resolution are mainly effective on edges, the proposed algorithm enhances both edges and texture detail. The algorithm does not use an additional example database as it uses self-examples to synthesize new detail and texture, assuming that images contain a sufficient amount of self-similarity. The texture synthesis component of the algorithm enables the re-synthesis of texture at the output resolution to achieve super-resolution. The algorithm aims to create plausible, visually pleasing detail rather than reconstructing the true high-resolution image. Experimental results for natural images confirm the algorithms ability to create visually pleasing results, but also indicate that its performance is highly content dependent. Future efforts will be aimed at improving the robustness of the method.     

一种基于自适应正则化的图像超分辨率重建模型

为了解决图像超分辨率重建中稀疏系数解的不精确问题,提出了一种自适应正则化级联稀疏矩阵的超分辨率重建算法。根据图像自身的特性,采用自适应正则化项对图像局部进行处理,实现图像的局部约束,构建基于自适应正则化的稀疏矩阵函数。另外,为了提高图像的可清晰性,采用基于全局约束的退化模型改进处理结构。测试结果表明,与其他常用算法相比,提出的自适应正则化的图像超分辨率重建算法能够构建更清晰的超分辨率图像。     

基于Contourlet和改进牛顿插值的图像超分辨率重建

通过研究现有图像超分辨率重建算法原理,针对其不足,提出了一种基于Contourlet轮廓波和改进牛顿插值算法的图像超分辨率重建方法.该算法首先对原始图像进行Contourlet变换,然后对高频分量做多方向的改进牛顿差值计算,最后进行小波逆变换得到更加清晰的高分辨率图像.实验结果表明,该算法比传统插值算法和小波插值算法具有更好的视觉效果,并且拥有更高的信噪比和结构相似性.     

一种基于凸集映射的高分辨率图像恢复算法

介绍了一种基于凸集映射(POCS)算法的高分辨率图像恢复方法，通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复高分辨率图像的差异，仿真结果表明，该方法有助于改善高分辨率图像的恢复质量。     

一种改善被动毫米波重建图像质量的方法

凸集投影(POCS)算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法.针对常规POCS算法收敛速度慢、存在边缘震荡效应的问题,论文结合被动毫米波图像降质模型,提出了一种用于被动毫米波图像超分辨率重建方法.该方法有效利用图像的边缘信息,根据不同的区域选择相应的松弛算子,同时建立边缘约束集来保证边缘图像的尖锐性.实验结果表明.在有效消除边缘震荡效应的同时提高了收敛速度,适用于被动毫米波图像的超分辨率处理.     

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。     

POCS超分辨率图像重构的快速算法

超分辨率图像重构是将多帧低分辨率图像重构成一幅高分辨率图像的过程。由于其求解是一大型病态求逆问题，计算量随着放大倍数的增加而急剧上升，如何降低计算复杂度是超分辨率成像所面临的一个急需解决的课题。提出了一个基于PoCs的高分辨率图像重构的快速算法。其原理是利用各低分辨率图像之间位移的关系将所有的低分辨率图像进行重组，然后对每个组进行PoCs超分辨图象重构。实验结果表明。该快速算法较大地提高了超分辨图像重构的速度。     

基于PSF改进的POCS超分辨率图像重构

为了提高重构的图像质量,给出了模拟一修正迭代的凸集投影（POCS）超分辨率图像重构方法和具体实现步骤。针对重构的超分辨率图像高频分量不足的缺点,提出了一种有效的改进方法。该方法通过对点扩散函数（PSF）的改进做到了有效地保留POCS超分辨率图像重构算法中的边沿信息。仿真实验结果表明,该方法可行性好,能够有效地保持高频分量,从而达到提高图像质量的目的。