一种有效的超分辨率图像序列重建算法

针对降质图像序列的超分辨率重建研究,分析了超分辨率重建问题中图像序列的降质过程和重建过程的不适定问题,并提出了用最小二乘法和自适应正则化结合分布迭代的方法对图像序列进行重建.实验结果表明,该方法可以有效重建出高分辨率图像,在复原图像的峰值信噪比和主观视觉效果等方面比其他方法都有显著的提高.     

基于超分辨率重建的车牌图像增强算法

在低分辨率视频序列的车牌识别中,针对序列中车牌图像分辨率低、噪声污染严重的问题,提出了一种基于超分辨率重建技术增强车牌图像的方法。在图像实现亚像素级配准的基础上,根据局部图像明显的结构信息,构建归一化卷积的局部结构自适应高斯核函数,并将不同序列中包含的不同车牌信息的图像融合成一幅高分辨率图像。实验结果表明,该算法与传统方法相比,重构出的高分辨率图像具有更高的图像信噪比,且边缘保持性更好,能够有效地重构出高分辨率的车牌图像,提高车牌识别的准确率。     

序列图像的POCS超分辨率重建方法

为了有效地执行超分辨率算法,使其改善高分辨率图像的边缘质量,根据POCS算法的原理,给出了模拟-修正迭代超分辨率图像重建方法和具体实现步骤.针对重建的高分辨率图像中产生的边缘Gibbs现象,提出了一种抑制方法,该方法将中心在边缘像素的PSF与一个指数型权值函数相乘,使得修改的PSF系数沿着边缘正交的方向减小.利用模拟序列和实际序列对改进的POCS算法的有效性进行了验证.结果表明:该方法简单易行,能有效地保持边缘的特性,达到提高图像质量的目的.     

基于刃边法的序列图像盲超分辨率重建算法

为了减少点扩展函数（PSF）估计误差对盲超分辨率重建结果的影响,本文提出了一种新的序列图像盲超分辨率重建算法。首先采用刃边法实现对成像系统点扩展函数的准确估计,然后将估计的点扩展函数引入迭代反投影超分辨率重建算法中,进行高分辨率图像的重建。实验结果表明,本文算法运算时间较短,不受限于低分辨率图像的模糊程度,重建结果不但具有较高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）,而且真实分辨率的提升幅度更大。     

一种基于稀疏字典和残余字典的遥感图像超分辨重建算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨率重建问题,提出一种基于稀疏字典和结构自相似性的遥感图像超分辨方法.首先,引入了稀疏字典学习方法,改善了字典的结构性,得到的字典具有较好的正则性与灵活性.此外,为了更好地重建高分辨率图像,学习初始稀疏字典对和残余稀疏字典对.初始稀疏字典对用于重建初始高分辨率遥感图像;初始高分辨率遥感图像相对于原始高分辨率图像失去了部分细节信息,用残余稀疏字典对对图像的残留信息进行重建.最后,根据遥感图像存在大量的结构相似性特性,利用非局部均值算法对重建图像进行修正.实验结果表明,本算法与其他算法相比,图像质量在主观和客观方面都有所提高,峰值信噪(PSNR)比达到24.690 5,SSIM达到0.736 3.     

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.     

一种基于阵列相机的超分辨率重建方法

本文利用阵列相机获取的多幅低分辨率图像合成一幅去噪高分辨率图像,提出一种基于阵列相机的超分辨重建去噪方法.首先,对阵列相机获取图像进行基于卷积神经网络的单幅低分辨率图像的超分辨率重建.其次采用SURF分块匹配方法实现多幅高分辨率图像的配准.最后对配准图像进行基于逐像素多尺度融合的多幅高分辨率图像融合.利用ISO12233分辨率卡进行对比测试,以证明本文方法具有更高图像解析度并减小噪声影响.     

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.     

增强重建单帧字符图像分辨率的方法研究

针对传统单帧字符图像重建方法存在分辨率较低的问题,提出了一种增强重建单帧字符图像分辨率的方法.首先,构建单帧字符图像重建的三维轮廓特征检测模型; 其次,采用边缘轮廓分割法提取单帧字符图像的三维细节特征,并结合小波多尺度分解法实现尺度特征分离; 然后,采用小波阈值去噪法对图像进行滤波降噪,并使用非负邻域嵌入的方法增强小波阈值辨识度,以此构建增强重建单帧字符图像分辨率的模型,完成单帧字符图像的高分辨率重建.最后,以Matlab 2013软件为实验平台进行仿真测试显示,采用本文方法得到的重建图像的清晰度明显优于文献[2-4]方法,且平均峰值信噪比(26 dB)也显著优于文献[2](15 dB)、文献[3](10 dB)、文献[4](16 dB)的方法.因此,本文方法在车牌号码识别、基于内容的图像检索、文档图像分析等领域中具有较好的应用价值.     

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...