基于PSO自适应正则化参数图像恢复的研究

图像恢复的根本目的是使降质图像趋向于复原或没有噪声影响的理想图像,当前的主要问题是如何在平滑噪声的同时保持图像的边缘和细节.文中提出了基于粒子群优化算法的自适应正则化参数图像恢复算法,与传统方法相比较,实验结果表明,文中方法在恢复效果上要优于传统的正则化方法、Lucy-Richardson 算法和维纳(Wiener)滤波器恢复,明显地克服模糊退化,同时也保护了图像的边缘等细节信息,图像纹路更加清晰,图像质量评价的ISNR好于传统方法.     

全局和局部结构内容自适应正则化的单幅图像超分辨模型

目的 基于正则化的重建是单幅图像超分辨的重要方法之一.其中,如何构造合适的图像先验,增强超分辨重建过程中的边缘和纹理保持能力是该类方法的关键.提出一个全局和局部结构内容自适应正则化的单幅图像超分辨模型.方法 该模型综合了图像梯度的全局非高斯性和局部结构方向自适应回归特性.首先,利用广义高斯分布拟合图像梯度模的重尾特性,由最大后验概率框架构造了图像全局内容感知的lα(0＜α＜1)范数稀疏性度量;然后,利用图像局部内容的各向异性相关性,给出基于Geman-McClure(GM)权函数加权的局部结构方向自适应回归先验;最后利用半二次惩罚和变量分裂法,设计了该优化模型快速求解的超分辨算法.结果 实验结果表明:在客观评价上,本文方法在峰值信噪比与结构相似度两方面优于现有的一些超分辨方法,在主观视觉效果上,能够很好的恢复图像的纹理细节和边缘信息.结论 基于全局和局部结构内容自适应正则化的单幅图像超分辨方法在保持图像边缘和恢复图像纹理细节方面取得较好的重建性能.     

小波域噪声分布估计的自适应正则化图像恢复

提出一种正则化图像恢复中自适应选择局部正则化参数的方法．首先提出局部正则化参数的大小应正比于降质图像局部噪声方差;然后在小波域内给出一种估计降质图像局部噪声方差的算法;最后根据小波域噪声方差估计值的分布自适应地确定局部正则化参数．实验结果表明,对于存在多种类型噪声的降质图像,文中方法对噪声方差的估计在分布上与真实噪声一致,而在恢复效果上则要优于Katsaggelos所提出的方法．     

基于压缩感知的自适应正则化磁共振图像重构

当前基于压缩传感理论的正则化磁共振(CS-MR)图像重构算法普遍采用全局正则化参数,不能很好地在保持边缘和平滑噪声方面做出平衡。为此,提出一种自适应的正则化CS-MRI重构算法。结合图像稀疏性和其局部光滑性的先验知识,采用非线性共轭梯度下降算法求取最优化问题,并在迭代过程中自适应地改变局部正则化参数。新的正则化参数可以更好地恢复图像边缘,并且有利于平滑噪声,使代价函数在定义域内具有凸性;同时先验信息包含于正则化参数中,以提高图像的高频成分。实验结果表明该算法能有效权衡恢复图像边缘和平滑噪声两者的关系。     

基于自适应约束正则HL-MRF先验模型的MAP超分辨率重建

针对Huber-MRF先验模型对图像高频噪声抑制能力较差,而Gauss-MRF先验模型对图像高频过度惩罚的问题,提出了一种改进的自适应约束正则HL-MRF先验模型。该模型将Huber边缘惩罚低频函数与Lorentzian边缘惩罚高频函数相结合,对低频进行线性约束的同时对高频实现平滑惩罚;并采用自适应约束方法确定正则化参数,从而得到最优的参数解。与基于Gauss-MRF先验模型和Huber-MRF先验模型的超分辨率算法相比,HL-MRF先验模型获得的超分辨率重建图像在峰值信噪比(PSNR)和细节方面都有一定程度的提高,在抑制高频噪声、避免图像细节被过度平滑方面具有一定的优势。     

多阶导数自适应视频超分辨率重建

传统视频超分辨率重建算法在去除噪声的同时,很难有效保持图像边缘细节信息。针对该问题,构建了一种结合多阶导数数据项和自适应正则化项的视频超分辨率重建算法。在正则化重建模型的基础上,该算法对数据项进行改进,引入能更好描述噪声统计特性的噪声多阶导数,并利用去噪效果较好的全变分(TV)和非局部均值(NLM)正则化项对视频超分辨率重建过程进行约束。此外,为了更好地保持图像细节信息,采用区域空间自适应曲率差分算法提取结构信息,从而对正则化系数进行自适应加权。实验结果表明:在噪声方差为3时,与核回归算法和聚类算法相比,该算法重建视频主观效果边缘更加锐化,局部结构更加正确、清晰;重建视频的均方误差(MSE)平均下降幅度分别为25.75%和22.50%;峰值信噪比(PSNR)分别平均提升了1.35 dB和1.14 dB。所提算法能够在去除噪声的同时有效保持图像的细节特征。     

一种空间自适应正则化MAP超分辨率重建算法

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。     

基于最小鉴别信息的正则化图像恢复方法

提出在正则化图像恢复方法中将图像恢复结果与先验图像的最小鉴别信息作为新的正则化约束.同传统的正则化约束不同,新的约束使得恢复的图像与给定的先验图像具有最相似的灰度分布.同时给出一种自适应确定正则化参数的方法.实验结果表明,新方法在恢复效果上要优于传统的正则化方法,但对噪声则比较敏感.因此,提出在降质图像含有较多的噪声时保留传统的正则化约束,以达到更好的恢复效果.     

基于局部特征的正则化滤波算法

大部针对脉冲噪声的去噪算法主要利用预设的全局阀值来对含噪图像进行恢复,因此对图像局部边缘和细节的恢复能力较差。对此,本文提出一种基于图像边缘特征的正则化滤波算法。算法首先通过反映图像边缘细节的局部统计量建立自适应阀值,用以进行脉冲噪声检测,得到噪声候选集合;然后以此为基础,优化保边正则化方法,提升算法性能。仿真实验从定量数值比较和主观视觉比较两个方面表明,本文的算法在噪声密度较高时,仍能提供较好的图像恢复效果,从而为图像的后续研究提供了良好的基础。     

双边全变分的自适应核回归超分辨率重建

正则化方法是目前解决超分辨率重建中病态问题的一种被广泛使用的方法。在分析了现有基于多种正则化超分辨率重建方法的基础上,构造了一种基于双边全变分（BTV）的自适应核回归滤波核,并将它作为正则化超分辨率重构的代价函数,该方法根据图像特征自适应生成正则项的滤波核函数。实验结果表明,与传统的正则化重建方法相比较,该算法既能有效地去除噪声,也能很好地保留图像细节部分,同时还具有一定的鲁棒性。通过客观和主观评价表明,图像重建质量有显著的提高。     

在多尺度Contourlet域中的SAR图像正则化超分辨

针对SAR图像超分辨重构问题,建立了基于多尺度Contourlet域的正则化模型。在选取正则化参数时,提出一种自适应确定方法,该方法无需知道噪声大小和图像的先验知识,提高了确定正则化参数的准确性;求解模型时用FR共轭梯度法来改善算法的收敛性。将该算法分别与空域中正则化算法和小波域中正则化算法进行了比较,仿真实验结果表明,该算法较好地再现了各种边缘信息,其重构结果均优于其他两种方法。     

基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法

针对图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题以及超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声的关系进行了研究, 提出了局部正则化参数自适应选取的方法。结合联合构造字典的算法, 在重建过程中动态调整正则化参数。通过对图像的超分辨率实验证明, 改进的算法具有较高的可行性, 能有效平衡超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声两者的关系, 与传统的超分辨率重建算法相比, 有更高的峰值信噪比。     

A local structure adaptive super-resolution reconstruction method based on BTV regularization

Super-resolution (SR) image reconstruction has been one of the hottest research fields in recent years. The main idea of SR is to utilize complementary information from a set of low resolution (LR) images of the same scene to reconstruct a high-resolution image with more details. Under the framework of the regularization based SR, this paper presents a local structure adaptive BTV regularization based super-resolution reconstruction method to overcome the shortcoming of the Bilateral Total Variation (BTV) super resolution reconstruction model. The proposed method adaptively chooses prior model and regularization parameter according to the local structures. Experimental results show that the proposed method can get better reconstruction results and significantly reduces the manual workload of the regularization parameter selection.     

基于多孔多方向小波的SAR图像正则化超分辨重构

针对SAR图像超分辨重构问题,建立了基于多孔多方向小波域的正则化模型。在选取正则化参数时,提出一种自适应确定方法,该方法无需知道噪声大小和图像的先验知识,提高了确定正则化参数的准确性;求解模型时用FR共轭梯度法来改善算法的收敛性。最后将该算法分别与空域中正则化算法和小波域及轮廓波域中正则化算法进行了比较,仿真实验结果表明,该算法较好地再现了各种边缘信息,其重构结果均优于其他三种方法。     

基于统计量的加权函数图像重建方法

针对图像重建的问题,提出了一种基于统计量的加权函数图像重建方法.考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的方差构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数;由于在图像重建过程中,噪声分布发生变化,整合L1,L2范数,设计了一种自适应加权函数;结合双边全变差(BTV)正则化算法,设计了一种自适应加权函数图像恢复方法.实验结果表明:相比基于L1-L2混合误差模型(HEM),方法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别平均提高了约2.07 dB,0.02,对含有多种噪声的退化图像能够取得比较理想的结果.     

基于正则化的多光谱图像二值化处理

为了进一步提升传统多光谱图像二值化处理方法的处理速度和抗噪性能,提出基于正则化的多光谱图像二值化处理方法。将正则化约束引入到多光谱图像去噪模型中,对现有的多光谱去噪模型进行改进。并利用正则化框架中的数据正则项对图像的噪声机制以及图像的先验信息进行建模,以实现多光谱图像去噪处理。根据去噪结果采用约束能量最小化方法获取多光谱图像的边缘信息,将最佳全局阈值法和局部阈值自适应方法在边缘信息的基础上相结合,实现对多光谱图像的二值化处理。仿真结果表明,所设计方法具有较强的抗噪能力和较快的处理速度,并且经处理后的图像分辨率较高,充分验证了上述方法的有效性。     

基于非凸全变差正则的核磁共振图像重构算法

针对于核磁共振（MR）图像重构中由于欠采样导致的重构图像不够完整、边缘模糊以及噪声残留等问题,提出了一种基于L₂正则的非凸全变差正则重构模型。首先,以Moreau包络和最小最大凹罚函数为工具构造L₂范数的非凸正则;然后,将其应用于全变差正则上来构造各向同性的非凸全变差正则稀疏重构模型。所提的非凸正则可以有效地避免凸正则中对较大非零元欠估计现象,能够更有效地重构目标的边缘轮廓;同时,在一定条件下可以保证目标函数的整体凸性,从而最后可以利用交替方向乘子法（ADMM）对模型进行求解。仿真实验对若干MR图像在不同的采样模板和采样率下进行了重构。实验结果均表明,与几种典型的图像重构方法相比,所提模型性能更优,相对误差明显降低,峰值信噪比（PSNR）有明显改善,较经典的L₁非凸正则重构模型提升了大约4 dB,并且重构后的图像视觉效果显著提升,有效地保留了原始图像的边缘细节。