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在经典的双边全变差( BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。 相似文献
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基于改进Keren配准方法的超分辨率算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于边缘检测和Keren配准方法的自适应归一化卷积超分辨率重建算法。为了进一步提高低分辨率序列图像间的配准精度,该算法将边缘检测与Keren配准算法相结合。首先利用Roberts算子对图像序列进行边缘检测,然后利用基于简化四参数仿射变换模型的Keren改进算法求出边缘图像间的平移和旋转参数。仿真实验结果表明即使在含有噪声及大角度旋转情况下,相比Keren改进算法该算法配准精度得到了显著提高;其中采用Roberts算子相比其他传统算子可获得更高的配准精度。最后采用自适应归一化卷积超分辨率融合算法进行超分辨率重建,真实混叠图像序列的实验表明,基于提出的这种配准方法的超分辨率重建图像获得了很好的视觉效果和更高的分辨能力,具有良好的应用价值。 相似文献
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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.针对常规POCS算法收敛速度慢、存在边缘震荡效应的问题,论文结合被动毫米波图像降质模型,提出了一种用于被动毫米波图像超分辨率重建方法.该方法有效利用图像的边缘信息,根据不同的区域选择相应的松弛算子,同时建立边缘约束集来保证边缘图像的尖锐性.实验结果表明.在有效消除边缘震荡效应的同时提高了收敛速度,适用于被动毫米波图像的超分辨率处理. 相似文献
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低分辨率自适应图像的像素密度过于稀疏,导致图像清晰度达不到超分辨标准。为此提出低秩矩阵恢复下的自适应图像超分辨率重建方法。构建低秩矩阵恢复模型,计算峰值信噪比参数,完成低秩矩阵恢复下的自适应图像降噪处理。在图像区域中提取自适应特征,根据超分辨率判别条件定义具体的重建函数表达式,完成低秩矩阵恢复下自适应图像超分辨率重建方法的设计。实验结果表明,该方法的应用可使图像有效去噪,信噪比高于31 dB,重建后图像分辨率均值达到100 PPI,实现了超分辨重建。 相似文献
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为了解决图像超分辨率重建中稀疏系数解的不精确问题,提出了一种自适应正则化级联稀疏矩阵的超分辨率重建算法。根据图像自身的特性,采用自适应正则化项对图像局部进行处理,实现图像的局部约束,构建基于自适应正则化的稀疏矩阵函数。另外,为了提高图像的可清晰性,采用基于全局约束的退化模型改进处理结构。测试结果表明,与其他常用算法相比,提出的自适应正则化的图像超分辨率重建算法能够构建更清晰的超分辨率图像。 相似文献
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由于红外光学衍射限和红外探测器的局限,得到的红外图像噪声相对偏大,分辨率偏低。对红外图像进行超分辨率重建可以提高图像分辨率,但同时又会增强背景噪声。针对此问题,提出了基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法,将超分重建和显著度检测相结合,可以提高目标分辨率并降低背景噪声。首先采用双层卷积提取图像特征,并自适应选择图像信息熵较大的图像块用于训练联合字典。然后利用稀疏特征计算显著度获取显著区域,再将显著区域用训练好的字典进行超分辨重建,与目标无关的背景区域采用高斯滤波。实验结果显示改进的重建算法在同等条件下重建效果优于重建模型ScSR和SRCNN,图像信噪比提高3~4倍。 相似文献
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针对传统超分辨率图像重建算法速度慢的缺点,提 出了一种基于自适应各向异性正则化的快速超分辨率图像重建算法。本文 算法兼顾重建图像质量的同时,提升了图形的重建速度。基于传统迭代算法,本文算法通过 优化约束条件,大量剔除了冗余过程, 弥补了传统算法的不足;同时引入一种具有自适应能力的各向异性平滑项,可以适应各种 复杂的运动模型。另外,提出 以图像的峰值信噪比(PSNR)为标准,作为重建迭代的截止 条件。运 用本文算法对序列低分辨率图像进行重建,证明了本文算法可以更快实现超分辨率图像重 建。 相似文献
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