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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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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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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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一种改善超分辨率图像重建中边缘质量的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
超分辨率图像重建技术指通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像来重建一幅高质量高分辨率图像. 凸集投影 (POCS) 算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法. 本文提出了一种适用于 POCS 算法的改善高分辨率重建图像边缘质量的方法. 该方法将中心在边缘像素的点扩散函数 (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. 实验结果表明, 这样的修改有效地保持了边缘的特性, 明显地提高了重建图像的质量 相似文献
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为了从低分辨率图像中获取高分辨率信息,通常情况下采用图像超分辨率技术来获得高分辨率图像。在研究基于重建超分辨率凸集投影算法(POCS)的基础上,分析 POCS 算法的原理流程及其优缺点,提出一种对该算法加入边缘优化因子的算法思想,使用“三次样条”插值算法、中值滤波的处理对算法进行改进。利用 MatLab 进行算法仿真试验,试验结果表明改进算法在超分辨率重建中对图像改善效果明显,具有可行性。 相似文献
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超分辨率重建就是通过相应的算法,重建图像截止频率之外的细节信息,重构出一幅清晰的高分辨率图像。首先介绍了超分辨率重建算法——非均匀内差法,迭代反投影法(IBP),凸集投影法(POCS),说明了各算法的概念和应用,并着重介绍了基于最大后验概率(MAP)的图像超分辨率算法,给出了MAP超分辨率复原算法处理实际太赫兹图像的结果。实验表明,超分辨率图像重建具有重建效果好、抗噪声性能强的优点,有效地重建了高分辨率太赫兹图像,在太赫兹成像领域具有良好发展和应用前景。 相似文献
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张晓克 《计算机光盘软件与应用》2014,(23):132-133
本文在分析现有SR重建方法的基础上,提出了基于小波的POCS超分辨率图像重建算法。此算法是传统POCS算法的扩展,在小波域执行一些凸投影操作,并利用随机小波系数优化技术来修正高分辨率图像估计的小波子图像系数。 相似文献
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图像超分辨率重建技术对于输入的低分辨率图像进行相关处理,从而重构出高分辨率图像,该技术已经成为图像处理研究领域的一个热点方向。对超分辨率图像重建的研究进展进行了综述。阐述了图像超分辨率重建的基本原理。对基于重建的图像超分辨重建中:IBP,POCS等算法,基于学习的图像超分辨率重建中:稀疏表示,基于深度神经网络等算法及一些相关改进的算法进行了综述。对图像超分辨率重建的研究提出了展望。 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
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超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题. 本文提出了一种基于全变差模型的超分辨率复原快速解耦算法. 利用半二次正则化思想, 提出了一个新的解耦TV (Total variation)模型. 利用交替最小化方法和线性空间不变模糊的性质将上采样融合、去模糊和去噪分步进行. 算法中对上采样融合采用非迭代的直接计算方法; 去模糊过程采用基于变换的预处理共轭梯度迭代算法, 而去噪过程采用了子空间投影方法. 本文算法降低了算法复杂度; 超分辨率重建图像在去除噪声的同时, 不仅能够保证图像平坦区域的保真度, 较好地抑制阶梯效应的产生, 而且能够保持图像中边缘等重要几何结构的清晰度. 相似文献
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基于SIFT的POCS图像超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的POCS图像超分辨率重建算法中广泛使用的基于改进的Keren配准算法,对于序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,很难做到精确的亚像素级配准,文中讨论了一种基于SIFT算法的POCS序列图像超分辨率重建算法。首先利用SIFT算法提取序列帧与参考帧间的SIFT关键点对,随后选取匹配关键点对,通过RANSAC去除误配点的同时估算出六参数仿射变换参数,最后使用POCS重建算法得到最终的重建结果。实验结果表明:该方法能有效地解决因运动估计不准而引起的重建图像效果不好的问题,特别是在序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,重建效果明显好于传统的POCS算法,具有更强适应性。 相似文献
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针对不理想的配准结果会导致超分辨率重建失败的问题,提出了一种基于加速健壮特征(SURF)匹配和凸集投影(POCS)的超分辨率重建算法。该算法首先采用SURF算法进行连续帧图像的配准,估计图像序列的运动位移;然后根据运动估计结果,在POCS理论框架下进行图像重建。实验结果表明,该方法能够较明显地改善图像的视觉效果,获得较丰富的细节信息,且具有较好的噪声抑制能力。 相似文献
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针对单幅图像超分辨率(SR)复原样本资源不足和抗噪性差的问题,提出一种基于结构自相似和形变块特征的单幅图像超分辨率算法。首先,该方法通过构建尺度模型,尽可能地扩展搜索空间,克服单幅图像超分辨率训练样本不足的缺陷;接着,通过样例块的几何形变提升了局限性的内部字典大小;最后,为了提升重建图片的抗噪性,利用组稀疏学习字典来重建图像。实验结果表明:与Bicubic、稀疏字典学习(ScSR)算法和基于卷积神经网络的超分辨率(SRCNN)等优秀字典学习算法相比,所提算法可以得到主观视觉效果更为清晰和客观评价更高的超分辨率图像,峰值信噪比(PSNR)平均约提升了0.35 dB。另外所提算法通过几何形变的方式扩展了字典规模和搜索的准确性,在算法时间消耗上平均约减少了80 s。 相似文献
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基于并行遗传算法的图像超分辨率复原 总被引:7,自引:2,他引:7
图像超分辨率复原技术,提供了一种利用低分辨率像机获取高分辨率图像的可能途径。图像超分辨率复原有频域方法和空域方法两类:其中频域方法主要基于频谱解混叠;空域方法又分迭代反投影方法、凸集投影方法、Bayesian估计方法等。为了提高图像超分辨率复原的效率和提高复原图像的质量,提出了一种基于并行遗传算法的图像(序列)超分辨率复原的新框架方法,由于遗传算法采用实值编码方式,且基于岛模型的并行机制也有利于多帧图像信息的融合,因而使得算法直观和高效;同时提出采用其他超分辨率复原方法的迭代形式来充当遗传算法的变异算子,因为它能有效地利用已有方法的优点。最后,借用图像复原的客观评价指标来评价超分辨率复原算法的效果。实验证明,该方法有效可行。 相似文献