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.     

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.     

基于时空特征和神经网络的视频超分辨率算法

提出了一种基于时空特征和神经网络的视频超分辨率重建算法,实现了视频视觉分辨率质量和细节清晰度的提升. 该算法综合考虑了外部图像块之间的关联映射关系和内部图像块间的相似性,利用深度卷积神经网络学习得到的拟合系数快速地重建视频细节. 采用时空非局部特征相似性优化重建结果,将相邻视频帧间的非局部互补冗余信息融入学习视频帧结果中,解决了误匹配等问题,进一步提升了超分辨率性能. 实验结果表明,所提方法在客观评价指标和主观视觉效果上均取得了较好的重建效果.     

运用Foveated非局部均值和局部核回归的单幅图像超分辨重构

旨在对一幅低分辨图像进行单幅图像超分辨重构.采用Foveated距离度量图像的冗余相似块,利用Foveated非局部滤波进行Foveated非局部先验"冲突.利用Foveated非局部滤波进行Foveated非局部先验及引导核回归的局部先验,得出运用Foveated非局部均值和局部核回归的单幅图像超分辨重构方法.数值实验结果表明:该方法有效重构出清晰度较优的超分辨率图像,其图像边界、峰值信噪比及结构相似性均显著优于其他超分辨重构方法.     

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...     

基于边缘增强的正则化超分辨率图像重建

针对双边全变差正则化算法边缘区域重建图像效果不理想问题,提出一种基于边缘增强的正则化超分辨率图像重建算法。该算法在构造初始图像时,对样条插值后的图像先进行非局部均值滤波预处理,然后进行拉普拉斯锐化处理;采用L1范数度量数据保真项和正则项,并从自适应的角度确定正则化参数,从而增强算法的稳健性。实验结果表明,与样条插值算法、双边全变差算法相比,该算法能更好地增强重建图像的边缘信息。     

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.     

车牌识别系统中的超分辨率图像重建技术研究

针对车牌识别系统中图像模糊和分辨率低而影响车牌识别效果的问题,提出利用超分辨率重建来提高车牌图像分辨率的解决方法.建立了凸集投影(POCS)算法的数学模型,研究了凸集投影超分辨率重建的实现过程,并用仿真实验进行了验证.实验结果表明:采用凸集投影算法进行图像重建,可以提高车牌图像分辨率,丰富图像细节信息,能够有效提高车牌识别的准确率,并且迭代次数越多,图像重建效果越好.     

多尺度自适应配准的视频超分辨率算法

为了提升制约视频超分辨率重建质量的多帧配准精度,提出了一种基于图像块多尺度自适应配准的视频超分辨率算法. 依据图像帧的块内容自适应选择配准尺度,运动边缘信息采用高精度配准,然后将运动向量补偿到多帧图像超分辨率重建代价函数中,利用最大后验概率算法迭代优化高分辨率视频帧. 仿真表明:多尺度自适应配准算法不仅提高了配准精度,还提升了视频超分辨率重建图像帧的主客观质量,证明了多尺度自适应配准在视频超分辨率重建中的有效性.     

灰度图像超分辨方法研究和实验对比分析

介绍了图像超分辨率重建方法、图像超分辨率重建的理论和技术方法,在图像超分辨率重建算法和重建结果的评价及图像超分辨率重建技术的应用等方面进行了分析,对最大后验概率（MAP）和凸集投影（POCS）两种方法进行了实验．     

基于局部约束线性编码的单帧和多帧图像超分辨率重建

基于稀疏表示的超分辨率图像重建是当前典型的算法之一,引入约束性更强的局部约束线性编码(LLC:Locality-constrained Linear Coding)对其进行了改进。首先依据一个高分辨率图像集训练出成对的高分辨率和低分辨率词典,然后根据低分辨率词典对输入的低分辨率图像用LLC方法进行编码,再依据高分辨率词典及编码系数初步重建高分辨率图像,最后添加全局约束重建高分辨率图像,并将该算法推广到多帧图像超分辨率重建层面。分析和对多幅图像的实验结果都表明,新算法相对原算法不仅提高了图像重建的质量还降低了计算复杂度,取得了满意的效果。     

基于理想采样的快速超分辨算法

在很多的实际应用中,需要由多帧低分辨率图象重建高分辨图象．为此,提出了一种新的基于理想采样的快速超分辨处理的方法：通过对用理想采样后低分辨率图象和高分辨率图象之间的对应关系,并结合低分辨率图象之间的位移关系,重建高分辨率图象．仿真试验表明,该算法提高分辨率的效果明显,其峰值信噪较传统的插值方法提高了十几个dB．     

Super-resolution reconstruction of synthetic-aperture radar image using adaptive-threshold singular value decomposition technique

A super-resolution reconstruction approach of radar image using an adaptive-threshold singular value decomposition (SVD) technique was presented,and its performance was analyzed,compared and assessed detailedly.First,radar imaging model and super-resolution reconstruction mechanism were outlined.Then,the adaptive-threshold SVD super-resolution algorithm,and its two key aspects,namely the determination method of point spread function (PSF) matrix T and the selection scheme of singular value threshold,were pr...     

一种基于神经网络的超分辨图像重构方法

针对在航空航天遥感领域中使用CCD相机对景物进行成像时,由干像元尺寸的限制导致图像分辨率低的问题,提出了采用人工神经网络映射图像重构过程非线性特性的方法。在相机参数已知的情况下,用后向误差传播(BP)神经网络融合从不同角度对同一景物重复拍照得到的多帧低分辨率图像的冗余信息,重构得到较高分辨率的图像。在模拟成像仿真实验中得到了分辨率提高4倍、信噪比接近30dB的超分辨结果。     

一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法

为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率.     

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.     

Multi-channel fast super-resolution image reconstruction based on matrix observation model

A multi-channel fast super-resolution image reconstruction algorithm based on matrix observation model is proposed in the paper,which consists of three steps to avoid the computational complexity: a single image SR reconstruction step,a registration step and a wavelet-based image fusion. This algorithm decomposes two large matrixes to the tensor product of two little matrixes and uses the natural isomorphism between matrix space and vector space to transform cost function based on matrix-vector products model to matrix form. Furthermore,we prove that the regularization part can be transformed to the matrix formed. The conjugate-gradient method is used to solve this new model. Finally,the wavelet fusion is used to integrate all the registered highresolution images obtained from the single image SR reconstruction step. The proposed algorithm reduces the storage requirement and the calculating complexity,and can be applied to large-dimension low-resolution images.     

岩心三维CT图像超分辨率重建

为了提高岩心三维图像分辨率,将调整的锚点邻域回归算法（A+）扩展为三维图像超分辨率重建,提出三维高频修正A+算法.该算法利用已有的高分辨率（HR）岩心三维CT图像和高频修正信息训练高低分辨率字典、高频修正字典、映射矩阵和高频修正映射矩阵.重建时,对每个输入的三维低分辨率（LR）特征块搜索匹配的字典原子以及相应的映射矩阵和高频修正矩阵,通过LR特征向量分别与映射矩阵和高频映射矩阵相乘,直接将三维LR特征映射到HR空间.针对多组岩心三维CT图像进行实验,与其他三维超分辨率算法进行比较.实验结果表明,该算法具有较高的峰值信噪比和结构相似度.     

基于形态学边缘保持的自适应超分辨率重建

针对正则化MAP（MaximumaPosterioriProbability）超分辨率算法重建结果细节不够清晰,正则化参数选取的鲁棒性较差,运算速度慢等问题,提出基于形态学边缘保持的自适应超分辨率算法。首先基于形态学定义边缘保持算子,该算子能随着迭代过程自适应调整;其次,将该算子作用于超分辨率重建的正则项,从而在图像的边缘区域加强约束重建,而在图像的平滑区域加强正则化。实验结果表明,改进算法的细节更加清晰,正则化参数的鲁棒性更好,运算速度更快。     

基于块匹配和迭代反投影的车牌图像超分辨率重建

利用超分辨率重建技术提高车牌图像的质量,以获取更好的识别效果。首先采用基于小波变换的块匹配方法对车牌图像进行配准,然后利用迭代反投影算法对配准后的图像进行重建获得高分辨率的图像。对模拟生成的多帧图像和标准测试视频序列进行了实验,实验结果表明：该算法能有效提高车牌图像的质量。