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超分辨率影像重建已经成为近年来人们广泛研究的热点,利用超分辨率重建技术,可以得到分辨率高于原始影像的重建影像。为此,提出了一个利用多幅具有亚像素位移的低分辨率欠采样影像重建一幅高分辨影像的超分辨率重建方法。该方法利用正则化技术,通过迭代运算解求重建影像的最优解。在迭代过程中,得到的重建影像用于求解下一次迭代的正则化参数,不断的循环迭代,最后求解出重建影像的最优解。对Lena影像进行了处理,并用PSNR影像评价方法对重建影像进行了定量评价。实验结果证明,该方法能较大限度地减弱噪声对重建结果的影响,当重建比率较大时,仍可得到高质量的高分辨率重建影像。 相似文献
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超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准的MAP算法引入了自适应概念,引入了图像自适应加权系数矩阵;据此给出一种基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建算法,该方法不仅能在图像超分辨率重建过程中抑制噪声,而且能锐化图像中的边缘信息;建立了自适应重建模型并用梯度下降法推导出迭代计算公式.实验表明,该算法在收敛性和精确性上都达到了较好的效果. 相似文献
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一种空间自适应正则化MAP超分辨率重建算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种简单、通用的基于正则化技术的自适应MAP超分辨率重建算法。与以往算法不同,该方法引入了局部空间自适应正则化参数,弥补了传统算法对图像自身的局部特性缺乏考虑的不足。算法通过迭代的方式,利用中间重建结果不断对正则化参数进行更新,并最终得到重建图像。实验结果表明,该方法可以根据不同图像序列的特点以及图像的局部灰度特性,自适应地确定相应的正则化参数,并找到最优解,有效地保护了高分辨率图像的细节信息。 相似文献
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图像超分辨率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。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。 相似文献
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目的 高分辨傅里叶显微技术(FPM)是利用一组不同角度入射光下采集的低分辨率图像重建高分辨率图像的技术,该技术主要的理论基础是相位还原和综合孔径技术。低分辨图像和高分辨率图像在频域中的差异体现在高频段中的能量,高分辨率图像高频段能量更多。但是此前的方法重建的图像在高频段内的能量仍然较少。针对该问题,提出了一种新的FPM迭代更新模式——分频能量调整(BE)。方法 基于高分辨率图像在傅里叶空间的能量分布的先验,在迭代过程中加入分频能量调整,来约束更新过程中的能量分布,从而使重建图像在能量上更接近于高分辨率图像,进一步提高图像的分辨率,突出边缘信息。结果 在光学分辨率检验板和蚕豆气孔数据上对比增加光瞳函数恢复的FPM方法(EPRY-FPM)和添加分频能量调整的FPM方法(BE-FPM),实验表明,BE-FPM能进一步提高重建图像分辨率,突出边缘信息。为验证算法的鲁棒性,对样本添加模拟产生的高斯噪声和椒盐噪声,重建结果的视觉效果表明本文方法对噪声的鲁棒性更优。结论 本文方法能进一步提高重建图像的分辨率,并且突出边缘信息。在噪声图像中比EPRY-FPM的更新模式具有更高的鲁棒性。在生物样本中,很多的图像具有相似的分布,而相似分布的样本在傅里叶空间的能量分布具有一致性,因此,BE-FPM方法在部分高分辨率样本重建大样本,单幅高分辨率样本重建同类样本等问题上有较大的应用潜力。 相似文献
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基于改进POCS算法的视频图像超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
超分辨率技术是指通过融合多幅模糊、变形、频谱混叠的低分辨率图像来重建一幅高分辨率图像。本文提出一种基于POCS算法的视频图像超分辨率重建方法。POCS算法是图像超分辨率重建中的一种基本方法,本文在传统POCS算法的基础上,对重建过程中的初始高分辨率图像的估计加以改进,利用双3次插值法来获得初始估计;针对重建过程中容易出现的边缘振荡问题,利用边缘检测和修改PSF函数的方法使之得到解决。实验结果表明,重建后的高分辨率图像在提高分辨率的同时很好地保持了图像的细节。 相似文献
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在MAP超分辨率图像重建算法中,用Huber-Markov随机场(HMRF)作为图像的先验模型相比于Gaussian-Markov随机场(GMRF)能够更好地保护图像的边缘和细节.在以往的研究中,对于如何选取Huber函数的阈值参数T并没有一个很好的方法.本文提出了一种自适应的MAP超分辨率重建算法,该算法可以自动确定参数T,并根据重建的中间结果,不断对其进行更新,通过迭带最终得到重建图像.实验结果表明,该方法实现了参数的自动选取,在得到期望的高分辨率图像的同时,有效地保护了图像的边缘信息和细节. 相似文献
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基于聚类的单帧图像超分辨率重建方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决单幅图像的超分辨重建问题,提出一种基于聚类的单帧图像超分辨率重建方法.从高分辨率样本图像中学习一个结构聚类型的高分辨率字典,利用迭代收缩算法优化目标方程,求得高分辨率图像的表示系数,使用学习到的高分辨率字典对低分辨率图像进行重构.实验结果表明,与总变分方法、软切割方法和稀疏表示方法相比,该方法的单帧图像超分辨率重建效果较好. 相似文献
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所谓超分辨率(SR)技术就是由低分辨率(LR)图像序列来重建高分辨率(HR)图像的技术,而基于压缩图像的SR技术正成为当前研究的热点。为了提高压缩图像的重建质量,在正则化理论的基础上,通过利用比特流中的信息,提出了一种新颖的空时自适应超分辨率重建算法,该算法先利用正则化代价函数控制时域数据和空域先验信息之间的平衡,使正则化参数在SR重建过程中得到自适应地调整,然后利用迭代梯度下降法进行超分辨率重建。仿真实验表明,该自适应算法比采用传统算法重建的图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。 相似文献
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In this article, we propose a total variation (TV) regularization approach for the reconstruction of super-resolution synthetic aperture radar (SAR) image based on gradient profile prior or other texture image prior in the maximum a posteriori framework. We also design a novel super-resolution reconstruction algorithm via split Bregman iteration with the known degradation matrix, thereby enhancing the resolution of the SAR image. The parameter adaptation of the TV regularization is performed based on the high-resolution (HR) SAR image at each step. Several evaluation indices are tested on SAR images for objective assessment of the performance of SAR image super-resolution reconstruction. This computationally efficient algorithm is robust to noise in SAR scenes in HR image estimation. Experimental results show that the proposed split Bregman super-resolution approach can effectively avoid the speckle noise generated due to some strange textures and has good effect of noise suppression, while effectively maintaining the SAR image content, the structure of the SAR image is more apparent. Additionally, the experimental results on real SAR scenes also demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and demonstrate its superiority to other super-resolution algorithms. 相似文献
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目的:重构算法是压缩感知理论的关键问题之一,为了减少压缩感知方向追踪算法重建时间,并确保相对较高的重建精度,提出了一种非单调记忆梯度追踪(memory gradient pursuit,MGP)重构信号处理算法。方法:该算法建立在方向追踪框架下,采用正则化正交匹配策略实现了原子集的快速有效选择,对所选原子集利用非单调线性搜索准则确定步长,用记忆梯度算法计算更新方向,从而得到稀疏信号估计值。结果:该算法充分利用记忆梯度算法在Armijo线搜索下全局收敛性快速稳定的优点避免收敛到局部最优解,提升收敛效率。提出的MGP算法运行时间上比近似共轭梯度追踪算法缩短30%,可以精确重构一维信号和二维图像信号。结论:实验结果表明,该算法兼顾了效率和重建精度,有效提高信号重建性能,在相同测试条件下优于其他同类的重构算法。 相似文献
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提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型, 模型中的正则项刻画了理想图 像在框架系统下的稀疏性先验, 保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性, 同时分析了最优解条件. 进一步, 基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法, 每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步, 从而大幅度降低了计算复杂性; 分析了算法的收敛性, 并采取序贯策略提高收敛速度. 针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真, 实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性. 相似文献
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针对多种退化因素的遥感图像复原问题,提出一种基于Bregman迭代的遥感图像消除不规则采样、去模糊和去噪总变差复原方法。在此基础上,结合非局部正则化方法,提出一种自适应计算非局部均值滤波器参数的方法。求解时使用交替最小化方法将复杂的复原问题分割为两个容易求解的子问题。实验结果表明,本文方法比其他基于Bregman迭代的方法收敛速度快、复原效果好,且加入非局部正则化后具有更好的纹理细节信息保持能力。 相似文献
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针对欠采样图像重构的凸优化问题,提出一种基于二阶总广义变差(TGV)范数最小化的算法。利用图像的二阶TGV半范作为正则约束项,自动地平衡一、二阶导数项,使得该算法可以更好地恢复图像边缘,有利于平滑噪声,避免阶梯效应。为了有效地计算该模型,通过正交投影和调整权重阈值对每一步迭代结果进行修正,最终获得更准确的重构结果。实验结果表明,与正交匹配追踪(OMP)模型和全变差(TV)模型比对,该算法重构的图像其峰值信噪比(PSNR)及结构相似度(SSIM)都有明显的提高,重构效果较好。 相似文献
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Ji Hui Fermü ller Cornelia 《IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence》2009,31(4):649-660
We present an analysis and algorithm for the problem of super-resolution imaging, that is the reconstruction of HR (high-resolution) images from a sequence of LR (low-resolution) images. Super-resolution reconstruction entails solutions to two problems. One is the alignment of image frames. The other is the reconstruction of a HR image from multiple aligned LR images. Both are important for the performance of super-resolution imaging. Image alignment is addressed with a new batch algorithm, which simultaneously estimates the homographies between multiple image frames by enforcing the surface normal vectors to be the same. This approach can handle longer video sequences quite well. Reconstruction is addressed with a wavelet-based iterative reconstruction algorithm with an efficient de-noising scheme. The technique is based on a new analysis of video formation. At a high level our method could be described as a better-conditioned iterative back projection scheme with an efficient regularization criteria in each iteration step. Experiments with both simulated and real data demonstrate that our approach has better performance than existing super-resolution methods. It can remove even large amounts of mixed noise without creating artifacts. 相似文献
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