超分辨率重构复眼成像技术的研究进展

超分辨率图像重构复眼成像将超分辨率重构技术与复眼成像技术相结合。复眼成像系统获取低分辨率图像,超分辨率重构算法计算获取高分辨率图像。总结了超分辨率图像重构复眼成像的研究现状,介绍了复眼图像超分辨率重构的基本原理和现阶段主要成像系统。结合成像模型角度,分析了常用的复眼图像超分辨率重构算法,以及定量测试评价与视觉角度评价的主要方法。为深入研究超分辨率图像重构复眼成像提供了参考。     

下采样对复眼图像超分辨率重构效果的影响

针对复眼超分辨率重构系统中,当以不同成像分辨率(对应不同的下采样因子)的器件拍摄同一场景时,重构效果相对于各自低分辨率图像改善程度不同的问题,研究了下采样程度与复眼超分辨率重构效果之间的关系。通过仿真实验获取不同下采样因子下低分辨率图像的重构结果,从信息熵、信噪比和峰值信噪比对重构前后图像质量进行评价,并采用Romchi Ruling分辨率靶板对仿真结果进行实验验证。实验结果表明:以3至4为下采样因子对512×512的lena图像采样时,信噪比提高7.29db,重构效果改善明显;以相对下采样因子2.2对50mm×50mm的Romchi Ruling分辨率靶板采样时,分辨率提高3个等级。其研究结果可用于指导复眼成像系统研制过程中对成像器件的选型。     

复眼图像超分辨率重构的噪声分析与消除

分析了复眼图像超分辨率重构结果图像中噪声来源及主要表现形式,为优化重构结果,提出一种基于Wiener-Butterworth（W-B）滤波器的重构噪声消除方法。通过叠加不同数量高斯噪声的低分辨率图像重构实验,研究了该滤波器对算法引入噪声和原始图像噪声的滤除效果,并在频域对实验结果作了相关分析;验证实验验证了该滤波器在噪声类型和大小均未确定时改善图像质量的有效性。实验结果表明：针对算法引入噪声,该滤波器使重构结果的PSNR提高4 dB;当施加均值为0、方差为0.01的高斯噪声时,滤波后重构结果PSNR提高6.9 dB。W-B滤波器能有效消除复眼超分辨率重构图像中的噪声和方块效应、振铃效应和梳边效应,改善重构图像质量。     

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。     

一种新的图像配准和超分辨率重建算法

对低分辨率观测图像进行精确配准是实现图像超分辨率重建的关键。然而,当低分辨率图像中的混叠分量达到一定程度时,许多配准算法不能满足超分辨率重建的精度要求。将图像配准和超分辨率重建联合实现的方法受混叠影响较小,该文分析其原因并提出实现这类方法的新算法,该算法采用类似于变量投影的思想,改善问题求解的条件,从而克服常用的坐标轮转下降法的一些不足。新算法利用Lanczos方法和Gauss求积原理高效地实现,并且能够处理低分辨率图像之间平移和旋转等形式的运动。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于改进Keren配准方法的超分辨率算法

提出一种基于边缘检测和Keren配准方法的自适应归一化卷积超分辨率重建算法。为了进一步提高低分辨率序列图像间的配准精度,该算法将边缘检测与Keren配准算法相结合。首先利用Roberts算子对图像序列进行边缘检测,然后利用基于简化四参数仿射变换模型的Keren改进算法求出边缘图像间的平移和旋转参数。仿真实验结果表明即使在含有噪声及大角度旋转情况下,相比Keren改进算法该算法配准精度得到了显著提高;其中采用Roberts算子相比其他传统算子可获得更高的配准精度。最后采用自适应归一化卷积超分辨率融合算法进行超分辨率重建,真实混叠图像序列的实验表明,基于提出的这种配准方法的超分辨率重建图像获得了很好的视觉效果和更高的分辨能力,具有良好的应用价值。     

遥感图像的图像配准方法

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像拼接、信息融合不可缺少的步骤。本文对遥感图像的配准进行了总结和归纳,介绍了几种常见的图像配准方法,并根据高光谱图像和高空间分辨率图像的特点指出了适合不同类型遥感图像的配准方法。     

基于投影的单幅图像超分辨率重构算法

利用矩阵的Kronecker积,将现有的向量式成像模型转化为等价的矩阵式成像模型.基于新的矩阵式成像模型,提出了由高分辨图像构成的全空间到超分辨重构问题的解流形的投影算子,利用该算子可以直接得到超分辨重构结果.给出了理论分析.实验结果证实,所提算法能有效地改进超分辨率重构效果,对于标准Lenna图像,其峰值信噪比(PSNR)较双线性插值法和B-样条插值方法提高2.5dB以上,相对于其他算法也有不同程度的改进.     

基于OMP算法的可见光图像超分辨率重构方法

为了提高可见光图像的识别和检测能力,提出基于OMP算法的可见光图像超分辨率重构方法。建立可见光图像的视觉信息采集模型,采用空间锚点邻域特征匹配方法进行的可见光图像超分辨特征分解,提取可见光图像边缘轮廓特征量,结合残差特征估计高分辨率图像特征融合和优化分割,建立可见光图像的超分辨率重建特征分布集,采用边缘信息空间区域融合方法进行可见光图像的像素信息融合和优化特征重组,提取可见光图像的模糊度特征分布集,结合OMP算法实现可见光图像超分辨率重构。仿真结果表明,采用该方法进行可见光图像超分辨率重构的特征分辨能力较高,提高了可见光图像重构的输出峰值信噪比,且输出信噪比最高可达到61. 2。     

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。     

一种快速的超分辨率图像重构算法

基于稀疏表示的超分辨率(SR)图像重构算法需要求 解l₁范数优化问题,时间效率不高。 本文在该方法的基础上加入平移不变性约束条件,并且考虑到稀疏参数对重构结果影响不 大,对重构算法进行简化,避免了求解复杂的l₁范数优化问题,实现了一种快速的图像SR重构。数值实验结果表明,本文算法具有更高的时间效率。     

激光雷达三维距离像超分辨重构方法研究

针对目前激光雷达三维距离像分辨率低的问题,使用成本低且有效的图像处理方法获得高分辨三维距离像。首先,利用多传感器系统的特点,将低分辨率Gm-APD激光雷达与高分辨率ICCD激光雷达相结合,获得配准后的低分辨距离像和高分辨强度像,然后,提出了一种改进的图像引导算法实现低分辨图像超分辨重构。该方法使用马尔科夫随机场模型,定义了全局能量函数,该函数将距离保真项和正则化项相结合,通过求解优化模型获得高分辨三维距离像。通过对仿真图像和激光雷达距离像的超分辨重构处理,以主观视觉效果和图像质量客观评价指标来验证此方法。实验结果表明,该方法提高了距离像的分辨率,且很好地保护了图像的边缘结构,在无参考图像质量评价指标上较双三次插值、引导滤波和TGV取得更优值。     

超分辨成像方法研究现状与进展

光电成像系统受到衍射极限和像元分辨率的制约,但研究者们从未停止过脚步来突破这一限制。本文介绍了近年来开展的各种超分辨成像方法和技术,包括应用于荧光显微成像的受激发射损耗技术、结构光照明技术、光激活定位技术与随机光学重构超分辨成像技术;可应用于显微系统、光存储与眼底成像的光瞳滤波技术与径向偏振光超分辨聚焦技术;应用于空间探测的合成孔径技术、光子筛成像技术、超振荡透镜技术、亚像元技术与焦平面编码技术。主要讨论了以上超分辨方法的原理、实现手段与目前发展水平。     

赋形像元探测器在超分辨重建中的应用

大多数光电成像系统的空间分辨率都与探测器的元数密切相关,增加探测器的元数是提高成像系统空间分辨率的核心问题之一.在不增加探测器元数的前提下,提高空间分辨率的技术途径之一就是超分辨重建技术,它通过增加探测器采样频率来提高探测器的空间分辨率.考虑到探测器的空间分辨率并不完全取决于采样作用,且受像元孔径效应的影响,提出了一种赋形像元探测器.基于巴比涅原理中的互补屏原则,将原有的红外探测器中的每个正矩形像元去掉1/4,用剩余部分来等效获取去掉部分的高截止频率;同时利用两列赋形像元探测器进行亚像元推扫,结合像元细分算法,实现超分辨重建.通过同时提高系统采样频率和探测器的截止频率来实现红外系统最终的高分辨率重建成像.     

一种Enlighten-GAN网络的指纹超分辨率重建方法北大核心CSCD

将低分辨率(LR)图像重建为高分辨率(HR)图像的主流模型是生成对抗网络(GAN)。然而,由于基于GAN的方法利用从其他图像中学习到的内容来恢复高频信息,在处理新的图像时往往会产生伪影。由于,指纹图像的特征比自然图像更加复杂。因此,将以前的网络应用于指纹图像,尤其是中等分辨率的图像,会导致收敛不稳定伪影效果更加严重。针对以上弊端,本文提出了一种Enlighten-GAN超分辨率方法,来解决指纹图像的重建问题。具体来说,我们设计了启发块来控制网络收敛到一个可靠的点,并利用自我监督分层感知损失以改进损失函数提升网络性能。实验结果证明Enlighten-GAN方法在指纹图像的重建效果性能上具有更加卓越的效果。     

多线阵CCD亚像元成像超分辨率重构技术研究

为实现以多片线阵CCD亚像元成像为基础,提出一种超分辨率重构算法。首先,在高分辨率网格上建立插值模型;然后,辨识插值重构图像在线阵列方向和扫描方向的模糊核,得到整幅图像的模糊核;最后,采用带有Neumman边界条件(BCs)的梯度平滑Richard-Lucy(GSRL)滤波复原算法去除模糊,抑制了振铃效应。实验结果表明,用本文算法重构超分辨率图像的灰度平均梯度(GMG)值较双线性插值法提高了7.63,主观目视清晰、细节丰富;可以实现对多片线阵CCD亚像元成像的超分辨率重构,获取更高的系统分辨率。     

一种基于对象的动态视频超分辨率复原算法

从视频序列中复原高分辨率的运动对象在众多研究领域具有重要的应用意义.本文针对动态视频中整体运动的刚性或准刚性对象,提出一种基于对象的超分辨率复原方案,首先引入基于6参数仿射模型的对象跟踪和匹配算法,用于视频中运动对象的自动跟踪和匹配.进而将该运动模型与最大后验概率(MAP)算法相结合实现了所跟踪对象的超分辨率复原.对仿真和实测序列的实验结果表明,这种基于对象的处理方法能够实现更为准确的运动估计,因而收到了更好的复原效果.     

超分辨率图像重建引起的噪声放大与滤波

总结了图像序列相位关系对超分辨率图像重建效果的影响规律,对超分辨率图像重建引起的高斯噪声和散粒噪声的放大予以研究.通过叠加不同方差的高斯噪声的图像序列重建实验,得到结论维纳滤波可以有效地滤除放大后的高斯噪声,但是超分辨率图像重建后散粒噪声放大成为"波纹"形状的噪声,传统的中值滤波法不能有效地滤除放大后的"波纹"形状噪声...