自适应超分辨率图像重构

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。已有的MAP超分辨率图像重构算法由于没有对图像中的不同区域分别处理,所以无法在重构出清晰的边界和更多细节的同时抑制边缘振荡效应的产生。提出了针对图像中的不同区域进行自适应处理的超分辨率图像重构算法,与已有的算法相比,新算法所重构出的图像质量,不论在定量指标上还是人眼主观评判上都有了很大的提高。     

数字图像超分辨率重构技术研究

数字图像超分辨率重建是近20年来兴起的一门新的数字图像处理技术。随着计算机硬件技术和软件设计技术的不断发展,各种数字图像超分辨率重建算法被提出。综述超分辨率重建的相关技术,指出数字图像超分辨率重建技术的未来的发展方向。     

基于POCS算法的图像超分辨率重建

传统POCS算法对图像进行超分辨率重建时,一般都假设所处理的噪声为零均值的加性高斯白噪声,当噪声为非高斯噪声如椒盐噪声时,POCS算法的重建效果将会下降.针对这一问题,本文对含噪图像首先采用平稳离散小波变换技术进行去噪预处理,然后再用POCS算法重建图像.实验证明,此方法对信噪比较低的图像有很好的重建效果,对高斯及椒盐等噪声处理比较有效.     

图像超分辨率重构算法研究进展

超分辨率(Super-Resolution,SR)重构技术是指利用一帧或多帧拥有部分细节的低分辨率(Low-Resolution,LR)图像重构出一幅可以提供更多细节信息的高分辨率(High-Resolution,HR)图像。本文通过频域、空域和学习这三个层面的超分辨率重构算法,对图像超分辨率的方法进行了分类对比,重点论述了各算法的优缺点及应用,并展望超分辨率图像重构技术的发展趋势。     

基于POCS算法的序列图像超分辨率复原技术研究

本文针对POCS超分辨率算法降噪能力差的缺陷,对含噪图像首先利用小波技术进行去噪预处理,然后再用POCS算法复原。实验证明,本文提出的方法对低信噪比序列图像的超分辨率复原有很好的复原效果,并且对各种噪声处理基本有效。     

基于改进POCS算法的视频图像超分辨率重建

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。     

基于Contourlet的图像超分辨率重构算法

提出一种新颖的基于Contourlet的图像超分辨率重构算法,该算法对图像进行Contourlet分解后得到图像的各个方向的细节信息分块处理,根据每个小块在已有的图像库中寻找最佳匹配,恢复出低分辨率损失的系数,然后进行Contourlet重构,得到最终结果。通过采用图像各个方向的信息,重构出的图像更忠实于原图。实验分析表明,该算法能有效地实现图像超分辨重构,得到的结果更加优化。     

一种改进的基于序列的超分辨率图像重建算法

该文提出了一种基于多帧的NEDI超分辨率图像重建算法。该算法先利用POCS方法将多帧序列的运动估计补偿到低分辨率图像中,然后再利用NEDI方法对补偿后的图像进行超分辨率图像重建,通过实验仿真证明该算法是有效的。     

一种自适应视频图像超分辨率重构算法*

依据图像局部二阶统计量能够反映图像区域变化的特性,以参考帧的局部方差为参数建立凸集投影算子和区域修复阈值的条件,提出了一种自适应选取运动估计误差阈值和图像修复误差阈值的视频图像超分辨率重构方法.实验结果表明,与传统方法相比,该算法重构图像的主观质量得到了明显增强,提高了峰值信噪比.     

边缘振荡效应的自适应滤除算法

超分辨率图像重构技术已经被证明在卫星成像、视频监控、医学成像等研究领域中具有极其重要的应用价值。但是,由于超分辨率图像重构本身是一个病态求逆过程,在重构图像中所产生的边缘振荡效应往往很难在重构过程中予以消除。为此,文章提出了一个边缘振荡效应的自适应滤除算法。在该算法中,重构图像先被分割为均匀区域、边界区域和纹理区域,然后分别对这三类区域采用不同的滤波算法。实验结果表明,新算法在滤除边缘振荡效应的同时,较好地保存了超分辨重构图像的细节。     

Butterworth滤波在POCS超分辨率重构中的应用

运动中获取的图像易产生降质,需要进行图像复原。由于传统POCS方法重构的图像容易产生边缘效应,质量较差。为使边缘信息在进行凸集投影时能较好的适应固定凸集约束,本文根据图像边缘方向变化快的特点,提出在迭代过程中加入一次Butterworth低通滤波进行少许平滑,经过分析发现对图像进行平滑后的重构图像质量得到改善,最后给出了实验证明。     

超分辨率重建在车牌定位中的应用

针对车牌识别系统中由于采集图像分辨率低而造成的车牌定位效果较差这一问题,提出了一种基于凸集投影(POCS)的车牌定位超分辨算法,该方法能够提高图像的分辨率,保留原始图像的细节信息,准确地定位出车牌区域,为接下来的车牌识别提供了有力保障.     

一种基于振铃效应分析的图像锐化取证算法

提出了一种图像盲取证算法,用于检测经历过锐化处理的伪造图像.该算法基于对图像边缘振铃效应的深入分析,设计了一种有效的振铃效应描述与测度算法,通过构建效应强度分布图和提取振铃响应特征,实现对图像锐化操作历史的鉴别和操作痕迹的指证,进而为图像的完整性分析提供依据.实验结果表明,该算法能够有效估计图像的锐化操作历史,可作为一种可靠的锐化检测工具.     

基于SIFT的POCS图像超分辨率重建

针对传统的POCS图像超分辨率重建算法中广泛使用的基于改进的Keren配准算法,对于序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,很难做到精确的亚像素级配准,文中讨论了一种基于SIFT算法的POCS序列图像超分辨率重建算法。首先利用SIFT算法提取序列帧与参考帧间的SIFT关键点对,随后选取匹配关键点对,通过RANSAC去除误配点的同时估算出六参数仿射变换参数,最后使用POCS重建算法得到最终的重建结果。实验结果表明：该方法能有效地解决因运动估计不准而引起的重建图像效果不好的问题,特别是在序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,重建效果明显好于传统的POCS算法,具有更强适应性。     

2维加窗全相位图像滤波模板的设计

为克服常用滤波模板的缺陷,消除传统图像滤波中存在的振铃现象和方块效应,提出了任意正交变换下的2维加窗全相位滤波算法.在严格证明任意正交变换下的2维全相位模板的计算通式基础上,进一步推导出傅里叶变换下的加窗全相位模板的简化公式.通过对亚奈图像的恢复实验证明：相比于反傅氏变换法生成的模板,用全相位DFT（discrete Fourier transform）模板恢复出的图像PSNR（峰值信噪比）值要高出7dB以上,且消除了振铃现象.通过实验还证明,用全相位DCT（discrete cosine transform）模板滤波可完全消除传统分块滤波中的方块效应.     

一种基于凸集投影(POCS)的数字图像超分辨率重建算法

该文研究了一种基于凸集投影(POCS)算法的超分辨率图像重建方法,分析了POCS方法恢复图像的理论算法,通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复超分辨率图像的差异,仿真结果表明,该方法明显地提高了超分辨率图像的恢复质量。     

一种立体视频编码中的块效应后处理算法

分块DCT变换编码破坏了块与块之间的相关性,容易产生块效应。视频图象尤其是立体视频图象中的块效应消除算法要求简单、快速,能够实时处理。该文分析了立体视频编码不同编码帧图象中的块效应及其产生原因,并给出了消除各类块效应的后处理算法。对于I帧图象中的三类块效应:块虚像、角异点和环状噪声,给出了三种相应的滤波方案。对于B帧和P帧中由于错误匹配而产生的块虚像,通过优化运动估计和视差估计来去除。实验结果表明,新算法快速、有效。