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《计算机应用与软件》2017,(6)
针对电力监控系统中输电线路易晃动造成覆冰图像模糊,提出基于光流法运动配准的覆冰图像超分辨率重建算法。该算法首先利用基于光流法的图像配准算法估计图像间的亚像素级运动矢量,得到前向和后向配准图像;然后,利用迭代反投影(IBP)算法对估计出的图像分别进行超分辨率重建;最后,根据配准误差加权得到最终的输出图像。实验结果表明,相对于传统算法,该算法的重建结果无论是在峰值信噪比和标准差还是基于对比敏感度的无参考图像清晰度上,均有明显提高,具有较好的客观指标和视觉效果。 相似文献
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图像的相似性对超分辨率重建具有重要作用,但是单幅图像不能提供足够的相似信息.提出一种基于相似性约束的视频超分辨率重建算法,针对需要重建的视频帧,通过光流场的初始运动估计和精细的块匹配,搜索到视频序列中具有相似的信息;然后利用相似信息不断修正迭代反投影中的重建误差.实验结果表明本文算法能够增加图像细节,并且可以消除边缘出现的人造效应,获得清晰的图像边缘. 相似文献
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基于迭代反投影的超分辨率图像重建 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种结合频域运动估计和迭代反投影的超分辨率图像重建算法。根据输入低分辨率序列图像各帧之间的傅立叶变换相位差,估计出每幅低分辨率图像相对于参考低分辨率图像的子象素位移;依据所得的子象素位移并结合迭代反投影算法,实现了超分辨率图像重建。实验结果表明,该算法是一种有效的超分辨率图像重建方法。 相似文献
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给出了一种结合相位相关配准算法和迭代反向投影的彩色图像超分辨率重建算法。相位相关算法是一种利用频域信息估计图像之间偏移量的快速算法。在HSV颜色空间下利用低分辨率图像间的亚像素偏移量进行迭代反投影,保留图像的 H通道只对S通道和V通道进行迭代反投影。实验证明重建后的彩色图像与原始图像色调保持一致,并且很好地重建出图像的细节和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度的平滑和颜色失真。 相似文献
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通过重建周期视频一个周期内的每一帧从而恢复出一个周期的高质量视频。由于视频是低帧率的,相邻帧间差别较大,无法使用相邻的帧进行基于模型的超分辨率重建,于是提出了配准视频周期,然后利用出每个周期内的相同景物的帧进行超分辨率重建,从而为低帧率低分辨率单个周期视频找到了超分辨率重建的方法;在帧间配准方面使用了互信息方法,取得了更精确的效果;使用的超分辨率重建方法无需迭代,对图像直接进行重建,算法更为简单。在仿真实验和实际实验中均取得了比其他基于模型的方法更好的结果。 相似文献
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精确的亚像素级图像配准是图像超分辨重建中的关键问题.在图像超分辨重建中广泛使用的基于像素特征的光流法,对于大幅度运动场的计算很难做到精确的亚像素级配准.本文考虑了一种基于SIFT(scale invariant feature transform)特征的鲁棒性多帧图像超分辨重建算法.首先提取输入的低分辨待匹配图像对的SIFT关键点及其特征矢量.随后选取候选匹配关键点对,通过RANSAC(random sample consensus)鲁棒方法去除奇异值,并根据假设的平移性几何约束模型,获得图像对的平移运动配准参数,然后选取视场中心对应的或指定的图像帧为初始参考帧,再使用传统的超分辨重建框架获得最终的重建结果.仿真实验结果表明,提出的基于SIFT特征的图像超分辨重建方案是有效的,超分辨重建的图像质量在主观评价和客观指标上都获得了优于经典算法的效果. 相似文献
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针对车牌识别中所拍摄的图像序列存在分辨率较低的问题,提出了利用图像间的互补信息来重建一幅高分辨率图像的方法,以便于车牌图像的识别。通过迭代求解法和高斯金字塔模型,快速精确地估计得到配准参数,采用凸集投影(POCS)算法对图像序列进行了超分辨率重建。实验表明算法具有亚像素级的配准精度和较强的稳健性,重建图像取得了良好的视觉效果。 相似文献
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为了提高传统FDK(Feldkamp-Davis-Kress)重建算法的重建速度,根据三角函数在一定程度上表现出来的周期性的特点对极坐标下的FDK重建算法进行了改进。改进的算法能够一次性对多幅投影数据进行反投影重建,并且大大减少了三角函数的运算量。同时利用正余切函数的对称性,在将重建后的图像从极坐标向笛卡尔坐标的转换过程中一次性将多个重建后的像素点进行转换。实验结果表明,对比传统FDK重建算法,经过该优化的算法在重建速度上提高了近10倍。 相似文献
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廖宇 《计算机工程与应用》2012,48(8):176-178,242
由于成像系统内部和外部的因素,使得获取的图像产生退化。为了尽可能地保持CCD图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,同时克服传统插值算法存在的缺陷,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)分解的图像插值算法,利用NSCT提取高频成份,原始低分辨率图像经过双线性插值放大充当低频部分,再经过NSCT逆变换得到放大后的高分辨率图像。实验结果表明,相对于传统的双线性插值算法,所提出的基于NSCT分解的图像插值算法考虑到全局相关性,得到了更加清晰的边缘信息,从而得到更好的图像插值放大后的视觉效果。 相似文献
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目的 受成像距离、光照条件、动态模糊等因素影响,监控系统拍摄的车牌图像往往并不具备较高的可辨识度。为改善成像质量,提升对车牌的识别能力,提出一种基于亮度与梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建方法。方法 首先充分结合亮度约束和梯度约束的优势,实现对运动位移和模糊函数的精确估计;为抑制重建图像中的噪声与伪影,基于车牌图像的文字化特征,进一步确定了亮度与梯度联合约束的图像先验模型。结果 为验证该方法的有效性,利用监控系统获得4组车牌图像,分别进行模拟和真实的超分辨率重建实验。在模拟实验中将联合约束图像先验重建结果与拉普拉斯、Huber-Markov(HMRF)以及总变分(TV)先验的处理结果进行对比,联合约束先验对车牌纹理信息的恢复效果优于其他3种常见图像先验;同时,在模拟和真实实验中,将本文算法与双三次插值、传统最大后验概率、非线性扩散正则化和自适应范数正则化方法的超分辨率重建结果进行比较,模拟实验的结果表明,在不添加噪声情况下,该算法峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标分别为35.326 dB和0.958,优于其他4种算法;该算法在真实实验中,能够有效增强车牌图像纹理信息,获得较优的视觉效果,通过对重建车牌图像的字符识别精度比较,本文算法重建结果的识别精度远高于其他3种算法,平均字符差距为1.3。结论 模拟和真实图像序列的实验结果证明,基于亮度—梯度联合约束的超分辨率重建方法,能够降低运动和模糊等参数的估计误差,有效减少图像中存在的模糊和噪声,提高车牌的识别精度。该算法广泛适用于因光照变化、相对运动等因素影响下的低质量车牌图像超分辨率重建。 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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为了进一步增强视频图像超分辨率重建的效果,研究利用卷积神经网络的特性进行视频图像的空间分辨率重建,提出了一种基于卷积神经网络的视频图像重建模型。采取预训练的策略用于重建模型参数的初始化,同时在多帧视频图像的空间和时间维度上进行训练,提取描述主要运动信息的特征进行学习,充分利用视频帧间图像的信息互补进行中间帧的重建。针对帧间图像的运动模糊,采用自适应运动补偿加以处理,对通道进行优化输出得到高分辨率的重建图像。实验表明,重建视频图像在平均客观评价指标上均有较大提升(PSNR +0.4 dB / SSIM +0.02),并且有效减少了图像在主观视觉效果上的边缘模糊现象。与其他传统算法相比,在图像评价的客观指标和主观视觉效果上均有明显的提升,为视频图像的超分辨率重建提供了一种基于卷积神经网络的新颖架构,也为进一步探索基于深度学习的视频图像超分辨率重建方法提供了思路。 相似文献
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针对采用时域滤波器解析重建后图像存在伪影和图像细节丢失等问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的时频域计算机断层扫描(CT)重建算法。首先,在频域中构建了基于卷积神经网络的滤波器网络,实现投影数据的频域滤波;其次,利用反投影操作算子对频域滤波后结果进行域转换得到重建图像;接着,在图像域构建网络对来自反投影层的图像进行处理;最后,在采用最小均方误差损失函数基础上引入多尺度结构相似度损失函数组成复合损失函数,减轻神经网络对结果图像的模糊效应,保留重建图像细节。图像域网络和投影域滤波网络联合作用,最终得到重建结果。在临床数据集上验证了所提算法的有效性,相较于滤波反投影(FBP)算法、全变分(TV)算法及图像域残差编解码CNN(RED-CNN)算法,当投影数目分别为180和90时,所提算法重建结果图像信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)最高,且归一化均方根误差(NMSE)最小;当投影数目为360时,所提算法仅次于TV算法。实验结果表明,所提算法可以提高CT图像重建图像质量,是一种可行且有效的方法。 相似文献