基于多锚点邻域回归的图像超分辨率算法

给出了一种多锚点邻域回归图像超分辨率算法。首先,对单锚点超分辨率算法重建的高分辨图像进行分块,利用欧氏距离在训练图像块集合中寻找每个图像块的近邻集合。其次,根据近邻块集合中的图像块在每个锚点空间出现的频率,计算近邻图像块的分布概率,获得相关的锚点。最后,利用指数函数计算相关锚点在图像重建时的权重。仿真实验证明,改进算法与单锚点超分辨率重建算法相比,所恢复的高分辨率图像的峰值信噪比有一定提高,并且图像的边缘更加清晰,细节信息更加丰富。     

近邻样本协作表示的人脸识别算法

在Gabor特征空间,根据相关系数寻找测试图像的近邻样本,并用这些近邻样本构造完备的冗余字典,从而提出一种基于Gabor特征的近邻样本协作表示的人脸识别算法.在l2范数约束下,利用可变厚度的紧致字典对测试图像进行稀疏表示,根据稀疏系数逐类计算重构图像和测试图像之间的误差,并判断测试图像所属类别.该算法在FERET、ORL和AR数据上进行了无遮挡测试,在AR库上进行了有遮挡测试.实验结果表明,无论有无遮挡,识别速度和识别率都得到了明显改善.     

结合多特征的单幅图像超分辨率重建算法

为提高直接捕获的图像质量,针对梯度特征只能提取水平、垂直方向信息及非下采样轮廓波变换(NSCT)提取细节信息不足的缺陷,提出一种结合Gabor变换及NSCT的超分辨率重建算法.该算法充分利用Gabor变换和NSCT的互补性,针对输入图像块的特点,采用Gabor变换来提取纹理特征,NSCT来提取轮廓特征,然后分别利用稀疏模型进行重建,最后合并成一幅高分辨率图像.由于输入图像或多或少存在模糊,在重建过程中,加入了去模糊的正则项,以消除输入模糊的影响.实验结果表明,结合两种特征的超分辨率效果与单一特征相比,能够恢复更多的细节信息,去模糊正则项也有一定的作用.本文方法与Kim提出的核岭回归及Yang提出的稀疏表示算法(SCSR)相比,主观上视觉效果更加清晰,客观上PSNR值平均提高了近2d B,说明了该算法能够有效地提高图像的质量.     

一种基于核主成分分析的图像超分辨率算法

测试样本和训练样本集的匹配是基于学习的超分辨率算法中关键问题之一。本文方法通过将低分辨率的观察样本映射到高维的核空间中,实现测试样本和训练样本集的准确匹配,避免了基于学习的超分辨率算法中错误匹配问题,提高生成图像的质量。该算法包括:测试样本对训练样本集进行核主成分分析(kernel principal components analysis, KPCA); 利用距离约束算法得到在输入空间中的原像;最后将新生成的图像块进行重组,得到高分辨率的图像。在USPS数据集上进行的实验验证和对比分析表明：基于KPCA的图像超分辨率方法能够取得较好的超分辨率效果。     

核偏最小二乘算法的图像超分辨率算法

提出了基于核偏最小二乘算法(KPLS)回归的超分辨率复原算法.该算法首先将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为建立回归关系的特征,并对图像进行分块;依据相应的高低分辨率图像块的关系,使用KPLS建立起回归模型;在复原时,依据该模型回归得到高分辨率的图像块,将图像块拼接为高分辨率的图像.通过对人脸图像和车牌图像的实验...     

基于核典型相关分析的图像放大算法

为了更有效地映射高、低分辨率图像到变换域,提高图像的分辨率,给出一种基于核典型相关分析的单幅图像超分辨率放大算法。首先将训练高、低分辨率图像块矩阵映射到变换域上,利用核典型相关分析得到最优的变换域基向量,然后在该变换域上重建测试低分辨率图像,再转换到原空间上得到初始放大结果,最后利用迭代反投影算法进一步提高图像的质量。实验结果表明,新算法可提高图像的分辨率,并能重建出图像较多的细节,人工痕迹少。     

基于多尺度残差的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建

针对医学MRI影像成像过程中由于噪声、成像技术等各种干扰因素引起的图像细节丢失、纹理不清晰等问题,提出了基于多尺度残差的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建算法.首先,利用多尺度残差组改进网络中的残差块,局部残差特征聚合模块将残差组聚合在一起,实现残差特征的非局部使用,减少局部特征在网络传播过程中的丢失;其次,通过注意力机制获取对关键信息响应程度更高的通道和空间特征信息,进而提升重建图像的细节纹理效果;然后,将低分辨率图像的梯度图转化为高分辨率图像的梯度图辅助重建超分辨率图像;最后,将恢复后的梯度图集成到超分辨率分支中,为超分辨率重建提供结构先验信息,从而明确地指导高质量超分辨率图像生成.对比基于梯度引导的结构保留超分辨率算法(SPSR),本文所提算法在×2,×3,×4尺度下的峰值信噪比平均提高了0.72 dB,实验结果表明所提算法重建出的医学MRI影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真.     

基于多分辨率的改进LBP特征的织物缺陷检测算法研究

在传统LBP算子的基础上,结合织物图像纹理特征,提出了一种基于多分辨率的改进LBP特征的织物缺陷检测算法：将图像分块,提取在不同分辨率下的改进LBP的特征并构造出用于描述图像块的特征向量,使用SVM分类器判断图像块是否属于缺陷区域．实验结果表明该算法有效．     

Gabor小波和SLLE在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于Gabor小波和SLLE的人脸识别算法．该算法首先采用Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征,然后采用监督的局部线性嵌入算法对Gabor特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类判决．在ORL、YALE人脸库上进行实验,结果表明,该算法平均识别率比其他算法提高3．5％～37．8％,有效提高了人脸识别算法的性能．     

基于反馈网络的磁共振图像超分辨率重建研究

针对磁共振图像超分辨率重建算法存在的边缘信息丢失和运动伪影等问题,本文提出一种基于反馈网络的磁共振图像超分辨重建方法.采用反馈路径构成网络结构,在所提出的重建算法中,将输入图像进行上采样和下采样操作,提取图像特征,并对提取的特征进行融合后与输入图像一起进行局部循环训练,同时通过残差和卷积操作,重建超分辨率图像.为了更加...     

优化搜索策略的KCF目标跟踪算法

针对核相关滤波跟踪算法存在实时性较差的问题,提出了一种优化搜索策略的改进算法。首先,在检测到随机选取的视频某一帧中目标中心位置后,计算该目标图像块的均值和标准差。再设定一个排序队列以及两个自适应阈值来筛除一些特征与目标差异较大的候选块。在视频下一帧中,均值与标准差的差值小于设定阈值的候选块会优先检测并计算响应。实验结果表明,改进后的算法与原算法相比帧率提升可达10%左右,且跟踪精度较KCF、CSK、Struct等其它算法提升2.2%、14.4%和24.9%。     

基于图像块先验的低秩近似和维纳滤波的去噪算法

利用混合高斯模型(gaussian mixture model, GMM)学习自然图像块的纹理结构,提出一种基于图像块先验的低秩近似和维纳滤波的去噪算法。该算法能够同时利用外部图像块的先验结构信息和内部图像的自相似性,对待去噪图像进行分块聚类,并根据每类相似块的数量进行协同滤波。当相似图像块数量较多时,采用低秩近似的方法复原,有效利用图像的内部自相似性;当相似图像块数量较少时,采用维纳滤波,利用先验信息保持图像重要的纹理结构。试验结果表明此方法较适用于弧形边界和角点等存在较少相似块的自然图像,其峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和视觉效果优于目前部分主流算法。     

Super-Resolution Image Reconstruction Based on an Improved Maximum a Posteriori Algorithm

A maximum a posteriori (MAP) algorithm is proposed to improve the accuracy of super resolution (SR) reconstruction in traditional methods.The algorithm applies both joints image registration and SR reconstruction in the framework,but separates them in the process of iteratiion.Firstly,we estimate the shifting parameters through two low resolution (LR) images and use the parameters to reconstruct initial HR images.Then,we update the shifting parameters using HR images.The aforementioned steps are repeated until the ideal HR images are obtained.The metrics such as PSNR and SSIM are used to fully evaluate the quality of the reconstructed image.Experimental results indicate that the proposed method can enhance image resolution efficiently.     

非局部稀疏表示正则化的磁共振图像重建

传统的基于稀疏性先验和全变分正则项约束的图像重建算法不能有效重建图像中的各种结构。为了提高重建质量,在采用传统重建算法中基于稀疏性的先验约束的同时,将重建图像的稀疏系数应逼近原始图像稀疏系数这一先验约束引入图像重建模型。通过图像子块之间的非局部相似性估计原始图像,得到非局部稀疏表示正则化的磁共振图像重建模型,并利用快速混合分裂算法求解模型。实验结果表明,算法能够对磁共振图像进行较好的重建。     

结合结构与梯度的图像哈希算法

为了提高分类性能和运算效率,提出结合结构特征与梯度特征的图像哈希算法. 该算法对输入图像进行预处理提高算法的鲁棒性,将预处理后的图像转换到YCbCr颜色空间,提取亮度Y分量. 利用Y分量的峰顶曲线和峰谷曲线来获取外部结构特征,同时提取峰顶和峰谷的位置信息来构建内部结构特征. 结合外部结构特征和内部结构特征得到图像的结构特征;提取Y分量的横向梯度与纵向梯度来构建图像的梯度特征;将结构特征与梯度特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列. 实验结果表明,所提算法对亮度调整、对比度调整和高斯低通滤波等保持内容的图像处理较稳健. 与已有算法对比,该算法具有更好的受试者工作特性（ROC）曲线和较好的图像分类性能,在篡改检测实验中,该算法可以有效地检测篡改图像.     

基于Gabor滤波器和深度学习的图像检索方法

针对图像数据库日渐庞大的问题,研究了将特征提取与深度学习相结合进行图像检索的方法,提出了基于Gabor小波变换和受限玻尔兹曼机(RBM)的特征提取和降维模型.将整幅图像划分成局部图像块,利用Gabor滤波器组提取图像特征,通过RBM对特征进行学习和编码,从而实现图像特征的降维处理.采用基于深度信念网络(DBN)和Softmax分类器的图像检索算法,利用Corel图像库进行新方法的图像检索实验,并与其他两种方法进行比较.结果表明,本文方法在准确率、查全率和检索时间上均具有较好的性能,能得到更好的图像检索结果.     

新型的无监督纹理分割方法

提出了一种利用Gabor滤波器组对图像进行纹理特征提取,然后将这些特征向量作为外部刺激输入给PCNN对图像进行分割的新方法。该方法既保持了精确的分割结果,同时又解决了Gabor滤波器运算数据量大处理速度慢的问题。从实验结果可以看出,该方法与传统采用Gabor的纹理分割方法相比速度有很大的提高,而其分割精度与传统分割方法相似。     

利用特征选择的遥感图像场景分类

为了提高遥感图像场景分类精度,提出了一种基于增广LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的特征选择算法.首先对图像进行尺度不变特征变换、颜色直方图、几何模糊特征、局域二值模式和Gabor纹理特征提取,然后引入一种改进的自动选择特征算法,通过交叉验证选出最具针对性的特征组合,再利用LDA将高维...     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.