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为解决局部运动的视频序列在超分辨率重建过程中,由于采用传统的图像间全图一致变换模型可能导致的运动估计误差增大,影响重建效果的问题,提出了基于三角网不规则分块运动估计思想和基于DTN-POCS的重建算法.从边缘点中提取特征点,利用配准获得的同名点集,在主/从图像对间构建同名不规则三角网,并以此分割图像,默认每个三角块中像素运动一致.在此基础上,把所有低分辨率帧分块投影到高分辨率坐标,以凸集投影(POCS)迭代优化.试验结果表明:重建的高分辨率图对图像中的局部运动鲁棒性更强,能有效改善重建精度. 相似文献
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一种改进的视频超分辨率重建方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前无人机摄像、照相数据的特点,提出一种基于低分辨率视频重建高分辨率视频的改进方法;采用高斯金字塔光流算法对低分辨率视频及高分辨率图像进行运动估计利用小波频带分解方法提取图像的高频细节,并对视频进行运动补偿,采用凸集投影方法对补偿后视频进行迭代优化;并通过MATLAB仿真实现了以上算法,实验结果证明本文算法重建质量更好、处理速度更快。 相似文献
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压缩视频超分辨率重构的一种新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统重构算法不能很好地解决压缩视频的超分辨率图像重构的问题,文中提出了一种基于凸集投影(POCS)理论的压缩视频超分辨率重构算法。整个算法是在严格数学推理基础上形成的,具有较强的逻辑性和严密性。实验结果也表明,该算法不仅在峰值信噪比(PSNR)值和重构效果对压缩视频有较大提高和明显改善,而且易于扩展,具有广泛的应用范围。 相似文献
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压缩视频超分辨率(SR)技术利用压缩后的低分辨率(LR)图像序列来重建高分辨率(HR)图像的技术,是当前视频超分辨率技术研究的热点。在正则化理论和凸集投影理论的基础上,利用比特流中的量化信息,提出了一种正则化投影超分辨率重建算法;通过正则化代价函数引入图像序列的时间域和空间域的先验信息,使用迭代梯度下降算法对正则化代价函数求解得到重建图像,最后利用凸集投影算法对求得的估计图像进行DCT域投影重建。仿真实验结果表明,该自适应算法较传统算法,其重建图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。 相似文献
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针对传统重构算法不能很好地解决压缩视频的超分辨率图像重构的问题,文中提出了一种基于凸集投影(POCS)理论的压缩视频超分辨率重构算法.整个算法是在严格数学推理基础上形成的,具有较强的逻辑性和严密性.实验结果也表明,该算法不仅在峰值信噪比(PSNR)值和重构效果对压缩视频有较大提高和明显改善,而且易于扩展,具有广泛的应用范围. 相似文献
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基于改进POCS算法的视频图像超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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实现序列图像的超分辨率重建,需要利用同一场景的多幅低分辨率图像之间的相对运动信息.并将它们融合到单幅高分辨率图像中,以有效的去除低分辨率图像中的模糊和噪声。本文提出首先分析序列图像结构、纹理等多维特征的不同特性和作用,利用分解得到的多维特征分别采用凸集投影(POCS)、范例学习等具有针对性的重建方法进行图像放大,在有效-融合多维特征重建图像的基础上,实现序列图像的多维特征超分辨率重建。 相似文献
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一种用于视频超分辨率重建的块匹配图像配准方法 总被引:3,自引:1,他引:3
图像配准是超分辨率重建中的一个关键问题, 直接影响超分辨率重建图像的质量. 本文在自适应十字搜索(Adaptive rood pattern search, ARPS)块匹配算法的基础上, 根据小波域中各图像之间的相关性, 提出一种分层块匹配算法---基于小波变换的改进的自适应十字模式搜索算法(Improved adaptive rood pattern search algorithm based on wavelet transform, W-IARPS), 该方法在小波变换域完成匹配宏块的搜索, 有效地减少了匹配点的搜索个数, 且配准图像的峰值信噪比相比全搜索算法下降不到0.l dB, 保持了较高的配准精度. 最后采用凸集投影(Projections onto convex sets, POCS)算法对配准后的图像进行超分辨率重建, 取得了较好的视觉效果. 实验结果表明, 该方法具有较高的配准精度和重建效果, 算法稳健可靠. 相似文献
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一种基于凸集投影(POCS)的数字图像超分辨率重建算法 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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目的 无人机摄像资料的分辨率直接影响目标识别与信息获取,所以摄像分辨率的提高具有重大意义。为了改善无人机侦察视频质量,针对目前无人机摄像、照相数据的特点,提出一种无人机侦察视频超分辨率重建方法。方法 首先提出基于AGAST-Difference与Fast Retina Keypoint (FREAK)的特征匹配算法对视频目标帧与相邻帧之间配准,然后提出匹配区域搜索方法找到目标帧与航片的对应关系,利用航片对视频帧进行高频补偿,最后采用凸集投影方法对补偿后视频帧进行迭代优化。结果 基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法在尺度、旋转、视点等变化及运行速度上存在很大优势,匹配区域搜索方法使无人机视频的高频补偿连续性更好,凸集投影迭代优化提高了重建的边缘保持能力,与一种简单有效的视频序列超分辨率复原算法相比,本文算法重建质量提高约4 dB,运行速度提高约5倍。结论 提出了一种针对无人机的视频超分辨率重建方法,分析了无人机视频超分辨率问题的核心所在,并且提出基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法与匹配区域搜索方法来解决图像配准与高频补偿问题。实验结果表明,本文算法强化了重建图像的一致性与保真度,特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显,且处理速度更快。 相似文献
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基于POCS算法的超分辨率图像重建技术 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对图像超分辨率复原的概念及其原理进行阐述,研究了基于重建的超分辨率复原算法中的POCS,及凸集投影算法,分析了其重建图像的基本原理,并对算法进行实验,得出实验数据加以分析。 相似文献
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针对传统的凸集投影(POCS)算法重建后的结果图像存在边缘模糊的问题,提出了一种通过小波变换与分形插值得到高分辨率初始图像的估计方法。该方法通过对一幅图像进行小波分解得到低频重构图像和高频重构图像,对高频重构图像使用分形插值保留了图像的纹理和边缘信息。仿真实验结果表明,该方法可行有效,改善了图像的边缘特性及整体质量,与传统的POCS算法相比,本文方法提高了重建图像的峰值信噪比。 相似文献
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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。 相似文献