一种邻域嵌入超分辨率算法北大核心CSCD

邻域嵌入算法是一种基于学习的超分辨率算法,但是存在图像特征计算复杂和分类搜索难度大的问题.本文提出了一种基于二阶梯度比例特征的邻域嵌入超分辨率算法,其图像特征简单,分类和搜索复杂度低,同时图像库存储量小,适合于硬件实现.实验结果表明,与传统超分辨率算法相比,本文算法重建的高分辨率图像具有更丰富的纹理和更锐利的边缘,具有更好的主客观质量.     

基于邻域嵌入的X光图像超分辨率区域融合

为了提升X光图像超分辨率区域融合的质量,提出基于邻域嵌入的X光图像超分辨率区域融合方法研究.采用邻域嵌入技术对X光图像进行超分辨率重建,以此为基础,连接X光图像超分辨率区域特征,提取X光图像超分辨率区域,利用小波分解将超分辨率区域划分为低频子带与高频子带,制定低频子带与高频子带融合规则,融合超分辨率区域,并通过邻域验证...     

自适应邻域选取的邻域嵌入超分辨率重建算法

在邻域嵌入超分辨率重建算法中,训练和重建过程均在特征空间进行的,因此,特征选择对算法的性能具有较大的影响。另外,大多数基于邻域嵌入算法对训练得到的样本库未经测试直接使用,使得邻域选择具有“盲目”性。考虑到特征选择的重要性以及避免邻域选择的盲目性,本文提出了一种新的邻域嵌入超分辨率重建算法。第一步:利用专家矢量场模型估计出输入图像的全局图像;第二步:利用邻域嵌入算法重建残差图像。在重建残差图像的过程中,首先将图像分成若干子块并利用线性滤波器提取特征;然后,将训练图像分成两组,第一组训练得到高、低分辨率重建样本库,第二组对重建样本库测试,得到邻域选择库;最后,自适应的选择输入图像子块的邻域数目,并利用重建样本库重建。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入算法,提出算法可以重建更多的细节信息和锐利的边缘,重建得到的高分辨率图像具有较高的主客观质量。      

基于训练集分层和图像区域分类的邻域嵌入超分辨率重建

在基于邻域嵌入的图像超分辨率重建中,本文提出了一种对训练集进行分层的方法,可有效解决待重建图像块在训练集中搜索时间过长问题。该方法无需太在意训练集大小,即使训练集建得很大,而重建搜索时间也不长。同时本文对待重建的图像区域加以分类,对于平坦区域选择一般的双立方插值的重建方法,对于含有丰富细节的区域则采用邻域嵌入的重建方法。最后对重建图像进行IBP全局后处理,进一步提高图像质量。实验结果表明,利用本文方法重建的图像主观和客观质量都有较大的提高,且重建时间可以大大缩短。     

基于平衡二叉树的邻域嵌入单帧图像超分辨率重建算法

为了更好地解决基于学习的超分辨率算法的邻域嵌入问题,提出了一种使用k最近邻和平衡二叉树的邻域嵌入算法,该算法分为训练阶段和测试阶段.训练阶段,构建HR图像块、LR图像块的映射和平衡二叉树.测试阶段,首先将输入的去噪LR图像分离高频成分;然后训练LR特征空间,利用k最近邻寻找LR图像对应的HR图像块;最后通过高斯加权重建HR图像块,并与先前分离的高频成分合并.实验采用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性度量(SSIM)和特征相似性度量(FSIM)评估算法的效果.从实验数据可以看出,提出的算法具有最高的PSNR值,SSIM值和FSIM值在大多数情况下高于其他算法,SSIM最高可达0.95,FSIM最高可达0.94.从实验结果图像可以看出,该算法的纹理保留得最好,图像自然丰富.此外,实验结果表明,该算法对高斯模糊和高斯噪声的鲁棒性也优于其他算法.     

基于改进IBP算法的图像超分辨率重建

针对传统IBP算法存在对图像细节获取能力差,重建图像清晰度不高的问题,提出一种改进方法.该方法利用小波包图像融合技术,获取所有低分辨率图像高频绝对值最大的值,与均值低频进行小波包重建,得到重建低分辨率图像.以该图像为参考图像,进行迭代反投影,获得高分辨率图像.改进后的算法增加了迭代反投影方法对高频信息的获取能力,提高了...     

超分辨率图像重构算法的研究

图像重构是数字图像处理的一个重要分支。文章在图像配准的基础之上，采用后向投影迭代算法对图像序列进行了高分辨率重构，并给出了其中详细的算法和实现过程。实验仿真结果表明该算法运算量小，收敛速度较快．具有良好重构效果。     

基于2D-PCA特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法

在基于邻域嵌入人脸图像的超分辨率重建算法中,训练和重建均在特征空间进行,因此,特征选择对算法性能具有较大影响。另外,算法模型对重建权重未加限定,导致负数权重出现而产生过拟合效应,使得重建人脸图像质量衰退。考虑到人脸图像的特征选择以及权重符号限定的重要作用,该文提出一种基于2维主成分分析(2D- PCA)特征描述的非负权重邻域嵌入人脸超分辨率重建算法。首先将人脸图像分成若干子块,利用K均值聚类获得图像子块的局部视觉基元,并利用得到的局部视觉基元对图像子块分类。然后,利用2D-PCA对每一类人脸图像子块提取特征,并建立高、低分辨率样本库。最后,在重建过程中使用新的非负权重求解方法求取权重。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入人脸超分辨率重建方法,所提算法可有效提高权重的稳定性,减少过拟合效应,其重建人脸图像具有较好的主客观质量。     

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.     

航空图像超分辨率重构技术

为了过滤掉航空图像中的模糊因素,获取高质量的航空图像,提出基于先验信息的航空图像超分辨率重构方法,采用基于互信息的航空序列图像配准方法完成航空图像的配准,通过最大信息熵复原方法对配准后的图像序列进行去模糊处理,获取航空图像序列。利用小波变换方法使得图像序列内存在的冗余信息以及互补信息融合至一帧图像中,通过O-MOMS插值算法对融合后的单帧航空图像进行插值重构,获取高分辨率的航空图像。实验结果说明,所提方法重构出的航空图像更为清晰,具有较低的信噪比和较高的重构效率。     

基于改进邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法

现有的基于压缩感知的超分辨率重建模型需要对 高分辨率图像进行初始估计,而初始估计的准确与 否直接影响图像重建的质量与迭代次数。针对此问题,本文引入非局部均值正则项以改进邻 域嵌入方法, 从而获得更加准确的高频初始估计;同时利用低分辨率图像的局部自相似性和多尺度结构相 似性构建约 束项,从而提出了一种基于改进的邻域嵌入和结构自相似性的超分辨率重建方法,充分结合 两者的优势, 增强了先验估计的表达能力。实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在客观评价 指标和主观视觉质量上均有显著提高。     

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。     

基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法

基于超完备稀疏表示理论,并根据人脸图像的特征,提出一种基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法。该算法首先通过样本训练出一对高、低分辨率相关联的冗余字典;再根据局部范围内人脸图像的相关性,重构出高分辨率图像;最后对图像进行全局优化。为验证算法的有效性,本文利用ORL标准图像库进行了对比实验,实验结果表明,该算法能够有效提高峰值信噪比,同时能够更好地恢复人脸图像的高频信息,有一定的实用价值。     

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...     

Study on infrared image super-resolution reconstruction based on an improved POCS algorithm

Aiming at the disadvantages of the traditional projection onto convex sets of blurry edges and lack of image details, this paper proposes an improved projection onto convex sets (POCS) method to enhance the quality of image super-resolution reconstruction (SRR). In traditional POCS method, bilinear interpolation easily blurs the image. In order to improve the initial estimation of high-resolution image (HRI) during reconstruction of POCS algorithm, the initial estimation of HRI is obtained through iterative curvature-based interpolation (ICBI) instead of bilinear interpolation. Compared with the traditional POCS algorithm, the experimental results in subjective evaluation and objective evaluation demonstrate the effectiveness of the proposed method. The visual effect is improved significantly and image detail information is preserved better.     

图像超分辨率研究综述

介绍了图像超分辨率技术的概念及来源,综述了超分辨率技术在国内外发展的概况,澄清了图像超分辨率重建和超分辨率复原两个概念,对图像超分辨率的方法进行了分类对比,并对图像超分辨率的发展进行了展望.     

图像超分辨率重建处理算法研究

超分辨算法为实现图像和视频分辨率提高的一种方法。其广泛应用于数字电视、医学图像处理、军事与遥感等领域。超分辨率图像通过融合多帧相似的低分辨率图像达到提高图像细节的目的。本文对使用较为普遍的频域方法、非均匀差值算法、凸集投影算法、迭代反投影算法、最大后验概率方法及基于学习的方法进行了分析,并简要讨论了超分辨算法未来的发展方向。     

多尺度残差特征融合的轻量级真实图像超分辨率重建

基于深度学习的真实图像超分辨率(super-resolution, SR)重建算法目前存在参数量过大的问题,为解决该问题,提出了一种多尺度残差特征融合的轻量级真实图像SR重建算法。首先利用深度可分离卷积和复用卷积针对多尺度特征提取块进行改进,在提取特多尺度特征的同时实现了模块的轻量化,参数量仅为改进前的7.5%。其次使用残差特征融合操作将4个多尺度深度可分离特征提取块(multi-scale depthwise separable block, MSDSB)聚合成一个残差特征融合块,以减少残差路径长度。然后使用增强型注意力模块从通道和空间维度进行自适应调整以提升算法性能。最后使用自适应上采样模块获得SR重建图像。在消融实验中,本文算法重建性能超过原始算法,且参数量仅为3.53×10⁶,是原始算法的34.5%。在对比实验中,其重建性能超过了当前主流算法,与组件分而治之(component divide-and-conquer, CDC)算法相比,PSNR和SSIM指标分别提升了0.01 dB与0.001 0,且参数量仅为组件CDC算法的8.84%,在保证重建性能的同...