压缩图像空时自适应正则化超分辨率重建

所谓超分辨率(SR)技术就是由低分辨率(LR)图像序列来重建高分辨率(HR)图像的技术,而基于压缩图像的SR技术正成为当前研究的热点。为了提高压缩图像的重建质量,在正则化理论的基础上,通过利用比特流中的信息,提出了一种新颖的空时自适应超分辨率重建算法,该算法先利用正则化代价函数控制时域数据和空域先验信息之间的平衡,使正则化参数在SR重建过程中得到自适应地调整,然后利用迭代梯度下降法进行超分辨率重建。仿真实验表明,该自适应算法比采用传统算法重建的图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。     

基于变差正则化的超分辨率图像重建

针对超分辨率图像重建的求解病态性问题,从正则化求解的角度构建数据保真项和正则项,提出一种新的数据融合方法。讨论已有的数据融合方法,利用像素领域和帧间信息控制奇异点,考虑边缘区域的变差权值,避免重建图像的边缘区域过于平滑。实验结果表明,该方法能够提高重建图像质量,具有较好的鲁棒性。     

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PDE正则化的超分辨率图像重构方法

采用非线性扩散模型建立超分辨率图像重构的偏微分方程,利用各向异性扩散方程的方向选择平滑的特性,在重构高分辨率图像的同时能够很好地消除系统噪声,保持细节信息。实验结果表明,该方法有效地提高了重构的图像质量,在视觉观察和数值评价上都优于原有正则化方法,并且对不同噪声水平的图像具有很好的鲁棒性。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

基于洛伦兹范数的医学图像超分辨率重建研究

在超分辨率图像重建(SR)模型中,为了达到良好的重建效果,选择一个合适的代价函数是研究的重点。采用SR重建模型中的差错项选择了洛伦兹范数,正则化项选择了吉洪诺夫正则化,重建过程采用了迭代方法。提出的算法可以有效地解决医学图像SR重建过程中的去异值点和图像边缘保持的两大关键问题,达到良好的重建效果。为了验证上述算法的有效性,就一系列添加了运动模糊和不同噪声的低分辨率MRI医学图像进行了SR重建,并且与基于L2范数的重建算法的重建效果进行了比较分析。实验结果显示,所提算法具有良好的实用性和有效性。     

自适应正则化多幅影像超分辨率重建

影像超分辨率技术已经成为近年来影像处理领域的研究热点。其中,正则化重建模型由于具有求解模型直观、解唯一等优点而得到了广泛应用。在正则化重建模型求解过程中,正则化参数对于重建结果的好坏有着重要影响,参数选择过小就不能很好地抑制噪声,参数选择过大又会模糊重建影像。将数值计算领域的U曲线方法引入到超分辨率重建领域,用来确定重建模型中的最优正则化参数。首先建立U曲线,然后选择U曲线的左侧曲率最大点所对应正则化参数为重建正则化参数。实验结果表明,无论是在目视效果还是定量评价方面,重建结果都优于传统的自适应迭代方法和L曲线方法。     

压缩视频的正则化投影超分辨率重建

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。     

基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法

为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法.将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像.实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1正则化的超分辨率图像重建算法.     

基于深度学习的图像超分辨率重建优化研究

文章以图像超分辨率重建为研究对象,围绕深度学习方法中的超分辨率卷积神经网络（Super ResolutionConvolutionalNetwork,SRCNN）展开研究,同时引入基于正则化的优化方法。文章首先对SRCNN的基本框架进行深入研究,其次提出一种正则化优化方法,最后采用DIV2K数据集验证优化方法在图像重建任务中的有效性。实验结果表明,采用正则化优化的SRCNN在保真度和结构相似性方面均取得了显著提升。     

基于MG-GMRES算法的图像超分辨率重建

提出了一种基于多层网格(MG)和广义极小残余(GMRES)算法相结合的图像超分辨率重建快速算法.首先采用正则化方法给出图像超分辨率重建模型;然后在系统介绍MG和GMRES算法的基础上,针对图像超分辨率重建中非对称线性稀疏方程的求解,提出多层网格-广义极小残余(MG-GMRES)算法;详细讨论了MG-GMRES算法的光滑、限制、插值操作以及计算复杂度.实验研究表明该算法的重建结果相当有效,与MG、GMRES和Richrdson迭代相比,具有更快的收敛速度.     

基于反馈机制的图像超分辨率重建算法

现有的图像超分辨率重建方法充分利用了强大的深度学习模型,但忽略了人类视觉系统中普遍存在的反馈机制。提出一种新型图像超分辨率重建算法,通过具有约束条件的递归神经网络中包含的隐藏状态实现反馈机制,旨在处理网络间的反馈连接并生成更具说服力的高级表示形式,提供更多的上下文信息,从而帮助低分辨率图像完成高分辨率图像的重建。此外,具有较强早期图像重建能力的反馈网络可逐步生成最终的高分辨率图像。为解决低分辨率图像因多种类型的退化而导致的细节损失问题,引入课程学习策略,使网络适用于更复杂的任务,提升模型的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效提升图像超分辨率重建的准确性,与SRCNN、VDSR、RDN等算法相比,其PSNR值最高提升了7.15 dB。     

基于残差网络的图像超分辨率重建算法

传统的卷积神经网络用到的方法是在稀疏表示的超分辨率图像的基础上学习高/低分辨率图像之间端到端的映射,输入的是高分辨率的图像,输出的是低分辨率的图像,拥有三层卷积层的SRCNN虽然有一定的重建效果,但是感受野较低,因此,提出加深网络结构的方法,此次改进使得后面的网络层拥有更大的感受野,这样结果的像素点可以根据更多的像素点来推断。但是考虑到网络结构加深对传输速率的影响,通过引入局部残差学习和全局残差学习相结合的方法来提高学习率,通过该办法有效地加快了收敛速度,并且通过实验结果验证,与已有的Bicubic、SRCNN和VDSR相比,重建效果在峰值信噪比、结构相似性和视觉效果上均有所提升。     

基于稀疏神经网络的图像超分辨率重建算法

部分基于深度学习的图像超分辨率重建算法通过扩展网络层的深度来提高网络模型的整体特征表达能力。然而,一味过度地扩展网络的深度会造成网络模型过参数化和复杂化,并且冗余的网络参数会增加特征表达的不稳定性。在LTH剪枝算法基础上改变权重参数并使用均衡学习策略,提出一种适用于图像超分辨率重建任务的神经网络非结构化剪枝算法RLTH。在不改变网络结构和不增加计算复杂度的前提下,通过搜索原始网络模型的最优稀疏子网络排除冗余参数带来的影响,在有限的参数资源中捕获更细粒度和丰富的图像特征,进而提高网络模型的整体特征表达能力。基于Set5、Set14和BSD100测试集的实验结果表明,与原始网络模型和应用LTH剪枝算法相比,应用RLTH算法获得的重建图像PSNR和SSIM均得到提升,且具有更丰富的细节特征,整体和局部轮廓更清晰。     

基于生成式对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对传统图像超分辨率重建算法存在网络训练困难与生成图像存在伪影的问题,提出一种利用生成式对抗网络的超分辨率重建算法.去除生成式对抗网络的批量归一化层降低计算复杂度,将其中的残差块替换为密集残差块构成生成网络,使用VGG19网络作为判别网络的基础框架,以全局平均池化代替全连接层防止过拟合,引入纹理损失函数、感知损失函数、...     

基于稀疏表达的图像超分辨率算法实现*

基于学习的超分辨率算法利用样本先验信息重建高分辨率图像,在遥感、刑侦和医学图像领域有着广泛应用。论文分析了前沿的基于稀疏表达的图像超分辨率算法,实现了该算法功能,为了便于基于稀疏表达超分辨率算法的应用,论文设计并实现了基于对话框和参数调节控件的图像超分辨率算法框架,实验结果表明论文实现的算法框架具有良好的可用性和拓展性。     

图像超分辨率重建的非局部正则化模型与算法研究

利用图像非局部不连续性测度的概念,建立了面向图像超分辨的非局部正则化能量泛函和相应的变分框架.理论分析了该框架与目前关于双边滤波等一类广义邻域滤波器和经典的变分偏微分方程模型之间的联系.推导了该非局部泛函约束的变分模型最优解满足的积分形式欧拉一拉格朗日方程,并研究了其最速下降流满足的若干重要性质.基于图理论,设计了图像...     

基于HMRF的自适应超分辨率图像重建算法

在MAP超分辨率图像重建算法中,用Huber-Markov随机场(HMRF)作为图像的先验模型相比于Gaussian-Markov随机场(GMRF)能够更好地保护图像的边缘和细节.在以往的研究中,对于如何选取Huber函数的阈值参数T并没有一个很好的方法.本文提出了一种自适应的MAP超分辨率重建算法,该算法可以自动确定参数T,并根据重建的中间结果,不断对其进行更新,通过迭带最终得到重建图像.实验结果表明,该方法实现了参数的自动选取,在得到期望的高分辨率图像的同时,有效地保护了图像的边缘信息和细节.     

改进的SRGAN图像超分辨率重建算法

图像超分辨率重建技术可以提高图像的分辨率,在医学、军事等领域都发挥着重要作用.传统的SRGAN图像超分辨率重建算法训练收敛速度慢,高频纹理锐化过度导致部分细节扭曲,影响重建图像质量.针对以上问题,对传统SRGAN模型的生成网络和损失函数进行改进,用于图像超分辨率重建.采用稀疏残差密集网络(SRDN)代替传统的SRRes...