基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法

为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性.     

基于极限学习机的图像超分辨率算法

为了进一步提高基于学习的超分辨率图像重建质量,考虑到极限学习机(ELM)具有学习速度快和良好数据预测与分析能力,提出了1种基于极限学习机的图像超分辨率重建方法.在图像稀疏思想下,将高分辨率图像中的高频细节信息作为原子构建冗余字典.具体是提取训练图像的高频信息,采用改进的K-SVD算法对高低分辨率图像进行字典学习,构建对应的特征字典作为极限学习机的输入训练网络参数,建立超分辨率重建模型.最后仿真实验结果表明,所提算法能取得比对比算法更好的实验数据.     

改进型字典学习的图像超分辨率重建

针对现有算法中字典训练花费的时间非常大,且超分辨率图像重建效果不够理想等问题,提出一种改进型字典学习的超分辨率图像重建算法.该算法在字典训练阶段,先采用PCA对低频样本集进行降维,再单独训练出低频字典,然后利用稀疏表示系数集和高频图像样本集训练出对应的高频字典,从而提高了字典构建速度.在重建阶段,先利用字典重建出初始的高分辨率图像,再根据图像结构自相似的特征,对图像进行结构自相似优化,然后对图像进行全局优化,从而提高了重建图像的质量.实验结果表明,该方法无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高.     

多尺度自适应配准的视频超分辨率算法

为了提升制约视频超分辨率重建质量的多帧配准精度,提出了一种基于图像块多尺度自适应配准的视频超分辨率算法. 依据图像帧的块内容自适应选择配准尺度,运动边缘信息采用高精度配准,然后将运动向量补偿到多帧图像超分辨率重建代价函数中,利用最大后验概率算法迭代优化高分辨率视频帧. 仿真表明:多尺度自适应配准算法不仅提高了配准精度,还提升了视频超分辨率重建图像帧的主客观质量,证明了多尺度自适应配准在视频超分辨率重建中的有效性.     

基于高频和中频信息的图像超分辨率重建

提出一种基于图像高频和中频信息的超分辨率算法。分别将图像高频和中频作为高分辨图像和低分辨率图像的特征,以图像高频和中频信息作为训练样本对,采用全局迭代收缩方法（ GISA）进行稀疏分解,获得高、中分辨率字典对。根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息,结合测试图像插值放大结果,经非局部相似性方法处理后获得高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法具有较高的重建质量。     

岩心三维CT图像超分辨率重建

为了提高岩心三维图像分辨率,将调整的锚点邻域回归算法（A+）扩展为三维图像超分辨率重建,提出三维高频修正A+算法.该算法利用已有的高分辨率（HR）岩心三维CT图像和高频修正信息训练高低分辨率字典、高频修正字典、映射矩阵和高频修正映射矩阵.重建时,对每个输入的三维低分辨率（LR）特征块搜索匹配的字典原子以及相应的映射矩阵和高频修正矩阵,通过LR特征向量分别与映射矩阵和高频映射矩阵相乘,直接将三维LR特征映射到HR空间.针对多组岩心三维CT图像进行实验,与其他三维超分辨率算法进行比较.实验结果表明,该算法具有较高的峰值信噪比和结构相似度.     

基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建

针对现有算法在通用图像分辨率要求较高时重建效果不稳定的问题,提出一种基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建算法.对自然图像库进行训练建立过完备词典对,并将低分辨率图像分成若干图像块,根据局部先验约束建立稀疏表示模型,通过线性规划的方法求得过完备词典对下图像块的稀疏系数;利用多帧图像序列的相似性,采用非精确增广拉格朗日乘子法对全局约束构建的观测矩阵进行矩阵填充和矩阵恢复,最终获得高分辨率图像.实验结果表明,与其他主流算法相比,重建后的图像保留了更丰富的图像边缘与细节信息,不会过于平滑而导致图像模糊,并且不易受过完备词典选择范围的影响,具有较好的稳定性和更高的峰值信噪比,可应用于遥感图像超分辨率重建等图像应用领域.     

基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法

针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合算法的不足,提出一种基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法。采用NSCT将源图像分解为低频子带和高频子带,进一步采用潜在低秩表示模型将低频子带分解为低频基础子带和低频显著子带;针对低频基础子带、低频显著子带和高频子带的特征,采用不同的融合规则,其中,低频基础子带以视觉显著度为权重系数采用加权求和作为融合规则,低频显著子带以绝对值最大为融合规则,高频子带以直觉模糊熵最大选择为融合规则;通过NSCT逆变换得到红外与可见光融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果表明,该方法能有效保留边缘信息,保留较多的源图像信息,在视觉质量和客观评价方法优于其他图像融合方法。     

基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合

结合非下采样轮廓波变换的平移不变性,提出了一种基于视觉显著性的红外与可见光图像融合算法。首先,利用引导滤波器改进显著性检测算法并将其用于红外图像;然后,对红外图像和可见光图像进行非下采样轮廓波变换以得到各自的低频与高频子带;最后,在低频与高频子带的融合中分别采用红外图像显著性指导法与绝对值取大法。实验结果表明,与多种相关算法相比,该算法所得融合图像在突出红外目标的同时还具有丰富的可见光背景信息,具有更好的视觉融合效果和客观质量评价。     

超分辨率重建的微小人脸识别算法

针对低分辨率下小尺度人脸图像缺失有效身份信息导致的识别率低的问题,提出了超分辨率重建的微小人脸识别算法。该算法首先将采集到的低分辨率人脸图像进行超分辨率重建,并采用细节增强的方法,以恢复图像的面部轮廓信息与纹理细节等高频信息,再通过一个改进的密集连接网络做特征提取,进行图像识别。实验结果表明,该方法对于小尺度的人脸图像,在图像识别率上优于其它人脸识别算法,能够有效解决现实环境中微小人脸识别率低的问题。     

基于小波变换和插值的超分辨率图像处理算法

根据图像小波变换和插值处理的特点，提出了一种将小波分解与插值算法相结合的图像插值处理方法，以提高图像的分辨率。通过实验表明：该方法能够较好的保持原图像中丰富的高频信息，经插值处理并小波重建后提高了图像分辨率，而且图像主观上具有很好的视觉效果，客观上具有较高的信噪比，并图像中细节丰富，无明显的畸变，因此它也是超分辨率图像处理的一种行之有效的方法。     

一种基于神经网络的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域中使用CCD相机对景物进行成像时，由于像元尺寸的限制导致图像分辨率低的问题，提出了采用人工神经网络映射图像重构过程非线性特性的方法．在相机参数已知的情况下，用后向误差传播(BP)神经网络融合从不同角度对同一景物重复拍照得到的多帧低分辨率图像的冗余信息，重构得到较高分辨率的图像．在模拟成像仿真实验中得到了分辨率提高4倍、信噪比接近30dB的超分辨结果．     

基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,将基于冗余字典的信号稀疏表示理论应用到高光谱图像的超分辨率复原领域,提出一种基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法.该算法通过训练一组高低分辨率相对应的冗余字典对,使得高低分辨率相对应的像元曲线在基于各自的冗余字典进行稀疏分解时,具有相同的稀疏表示系数.超分辨率复原过程中,将待复原的低分辨率高光谱图像基于低分辨率冗余字典进行稀疏分解,利用所得的稀疏表示系数和对应的高分辨率字典,重建高分辨率的图像.实验结果表明:与基于图像块字典的超分辨率复原算法及传统的双线性插值图像放大方法相比,重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise radio,PSNR)得到了显著提高.该算法将高光谱图像沿光谱维方向进行整体稀疏分解,避免了传统算法逐波段进行超分辨率复原带来的波段间的光谱失真问题,显著降低了算法的运算量.     

基于重建方法的图像超分辨率技术发展现状分析与方向预测

图像超分辨率(super resolution,SR)重建技术是利用一帧或多帧低分辨率(low resolution,LR)图像的信息来重建一帧清晰的高分辨率(high resolution,HR)图像的技术,是图像处理中的研究热点。介绍了基于重建方法的图像SR技术的基本原理及数学模型,以频域方法和空域方法作为分类依据,分别阐述了图像SR重建技术的经典方法和最新进展,并对各类算法的优缺点进行了系统的分析和总结,最后指出了基于重建方法的图像SR技术的研究方向。     

采用后验信息构建稀疏原子库的超分辨率人脸重建

为了提高监控噪声环境下人脸图像的重建质量,提出基于后验信息的鲁棒性原子库构建方法及基于该原子库的超分辨率的方法,通过事后采集现场图像,训练只对输入图像的清晰内容稀疏而对噪声内容不稀疏的低维原子集和与之相对应的高维原子集,计算低维空间的稀疏系数并映射到高维空间以合成出重建人脸图像,从而提高基于稀疏表示的局部脸超分辨率对于监控噪声的鲁棒性.实验结果表明:对于实际拍摄的监控图像输入,提出的基于后验信息的原子库具有很好的鲁棒性能,重建结果比传统方法有更好的主观效果.     

Contour reconstruction method for noisy image based on depth residual learning

In order to improve the recognition ability of noisy images, a method of contour reconstruction based on depth residuals learning is proposed. The sharpening template matching technique is used to enhance the noisy image information, the local gray level information on the image is used to construct the edge active contour model of the image, and the active contour lasso method is used to reconstruct the image with a high resolution. The feature quantities of local gray energy and local gradient energy of the noisy image are extracted, and a convolutional neural network classifier is constructed to classify the features. The learning depth of the learning convolutional neural network is judged by combining the similarity of the gray histogram of the image. The resolution ability of image detail information is improved, and the contour high resolution reconstruction of the noisy image is realized. Simulation results show that the proposed method has a high resolution and a high peak signal to noise ratio (PSNR), which improves the recognition ability of the image effectively.     

Absolute radiometric calibration of CBERS-02 IRMSS thermal band

Based on the laboratory calibration before launch of CBERS-02 IRMSS thermal infrared channel, the onboard blackbody calibration, the radiometric crosscalibration against TERRA MODIS corresponding channel and the in-flight field calibration at Lake Qinghai: water surface radiometric calibration test site of China on Aug. 17, 2004 are carried out in this research. When making onboard blackbody calibration of CBERS-02 IRMSS, it is necessary to understand inside structures and light path in IRMSS camera and receive and process calibration blackbody signals at normal and high temperatures. Onboard blackbody calibration results of each detector are very important to relative radiometric calibration of images processing and absolute radiometric calibration of each detector. In-flight field calibration mainly contains field experiments, obtaining synchronous images, spectrum marching and MODTRAN radiative transmission computation. Radiometric cross-calibration of CBERS-02 IRMSS thermal band against TERRA MODIS selected 6 times synchronous images of two sensors passing through Lake Qinghai and Lake Taihu from August to December, 2004 to compute the cross calibration data. Combining the in-flight field calibration and radiometric cross calibration data, the absolute radiometric calibration coefficients are calculated by the linear regression method. This new calibration model can obviously control the radiometric calibration uncertainties aroused by the single point method used in the in-flight calibration of CBERS-02 IRMSS, this kind of sensors cannot receive the cosmic background radiation. In this research, the radiometric calibration coefficients obtained through the linear regression model are 8.53 (gain, unit: DN/W m^?2sr^?1μm^?1) and 44.92 (offset, unit: DN).     

一种简单有效的视频序列超分辨率复原算法

针对视频序列中逐帧图像的超分辨率复原问题,提出一种基于参考高分辨率图像的视频序列超分辨率复原算法.该算法利用了大多视频设备能同时提供静止图像和动态视频拍摄的特点,以同一场景获取的高分辨率静止图像为参考图像,提取高频细节经运动估计补偿和可信度加权后用于低分辨率序列各帧的超分辨率复原,并采用最大后验概率约束优化进一步提高复原图像的保真度.实验中采用多个序列对算法性能进行了测试,结果表明,该方法对各序列中连续多帧的复原效果均明显优于传统的双线性插值方法和基于最大后验概率(MAP)的静态批处理方法,其平均PSNR值与MAP静态批处理方法相比提高了2.4 dB以上.     

非下采样剪切波的红外偏振图像融合

针对传统红外目标探测技术中的探测率较低,无法分辨红外伪装的军事目标等缺点,提出区域显著性的非下采样Shearlets变换(NSST)方法融合图像,运用NSST能够将图像精细的分解在频率域,在频率域根据图像显著性分布权重确定融合规则,经过NSST反变换得到融合后图像.结合中波与长波红外实拍实验,比较该方法与其他常用融合方法,结果表明,区域显著性的NSST融合图像噪声信息少、对比度、信息熵及互信息值均较高,方法适合偏振图像的融合,有利于目标的识别与探测.