基于改进IBP算法的图像超分辨率重建

针对传统IBP算法存在对图像细节获取能力差,重建图像清晰度不高的问题,提出一种改进方法.该方法利用小波包图像融合技术,获取所有低分辨率图像高频绝对值最大的值,与均值低频进行小波包重建,得到重建低分辨率图像.以该图像为参考图像,进行迭代反投影,获得高分辨率图像.改进后的算法增加了迭代反投影方法对高频信息的获取能力,提高了...     

超分辨率技术在红外微扫描中的应用

超分辨率(SR)重建技术已经成为目前热门的数字图像处理技术之一,为了验证SR算法在红外成像领域中的应用效果,设计了相关红外长波微扫描实验平台。通过对微扫描获得的图像序列进行多种SR算法重建,然后对比平台光学参数所确定的实际光学衍射限,最后计算图像的调制传递函数(MTF)值来分析SR算法带来的图像空间分辨率提升。实验结果...     

DIBR中基于平面扫描的深度重建方法

提出一种 DIBR 中基于平面扫描法的深度重建方法,与立体深度重建算法和基于图像的视觉壳算法不同,本文进一步改进平面扫描算法,无需任何场景的几何先验知识,而是利用每个像素点的深度信息合成真实场景的虚拟视点.当输入图像映射至相互平行的虚拟深度平面时,采用"动态判决方法"来计算像素间的色彩一致度;并在虚拟视合成中采用了基于视向权重策略的新视点重建方法.本文算法获取的深度信息更为精确,虚拟新视点的质量得到较大提高.     

基于训练集分层的图像超分辨率重建

在基于邻域嵌入的图像超分辨率重建中,提出了一种对训练集进行分层的方法,可有效解决待重建图像块在训练集中搜索时间过长问题.同时对待重建的图像区域加以分类,对于平坦区域选择一般的双立方插值的重建方法,对于含有丰富细节的区域则采用邻域嵌入的重建方法.最后对重建图像进行IBP全局后处理,进一步提高图像质量.实验结果表明,利用本文方法重建的图像主观和客观质量都有较大的提高,且重建时间可以大大缩短.     

网格梯度曲率模型零度Metropolis-Hastings遥感图像缺失重建

针对矩形网格遥感图像可微随机域数据缺失重建过程中,存在重建效果不佳且计算效率不高的问题,提出一种网格化全局几何约束零度Metropolis-Hastings遥感图像缺失数据随机重建算法.首先,构建遥感图像的随机梯度-曲率重建模型,通过全局几何约束相互作用随机场模型,匹配整个网格样本的梯度和曲率,从而满足蒙特卡罗模拟应用条件;其次,采用蒙特卡罗算法改进版本零度Metropolis-Hastings算法,实现遥感图像缺失数据重建,该方式不承担对底层数据的概率分布参数描述,有助于降低用户参与度,提高计算效率,适用大型遥感图像数据集的无监督自动处理;最后,通过与其他分类或插值方法实验对比显示,所提算法在数据重建效果和计算效率上均要优于对比算法.     

红外凝视系统中的微扫描技术

简要介绍了微扫描的原理.用计算机进行仿真分析,比较了采用微扫描方法合成的图像和单幀抽样图像的差异,并给出了填充因子不同时的抽样图像和微扫描重建图像.由于微扫描利用了同一景象的序列图像之间不同却相互补充的信息,可以更好地重建原始图像.     

基于RBF网络图像表示的CT重建算法研究

本文提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function-RBF)神经网络图像表示实现对计算机断层成像装置不完备投影数据的重建方法,并分析了方法的计算效率、重建质量和适用范围.该方法采用RBF神经网络表示断层图像,降低了问题的计算规模,并通过ART(Algebraic Reconstruction Technique)迭代算法重建出断层图像.在模拟实验中,我们将本方法与FBP、ART的重建图像算法进行了比较.实验结果表明所提出的方法其重建质量和计算效率都有明显地改进.     

一种改进的IBP超分辨率重构算法

低分辨率图像的信噪比(SNR)和图像之间的配准误差对超分辨率重构效果的影响是该技术应用在遥感领域的瓶颈.本文针对图像信噪比对超分辨率重构的影响,对IBP算法进行了改进.实验表明,改进的IBP算法收敛速度快,相对于传统的POCS与IBP算法,它对低信噪比低分辨率图像的重构具有更好的效果.     

红外焦平面阵列微扫描成像插值重建研究

红外焦平面阵列微扫描成像对空间分辨率的提高受到混淆效应的严重影响.通过对微扫描成像和重建过程的分析,建立了红外焦平面阵列二维微扫描成像插值重建的理论模型.对模型的分析求解,得到一组适当配置的插值函数,用这组函数来对红外焦平面阵列二维微扫描图像进行插值,重建的二维微扫描图像,可以消除因红外焦平面阵列欠采样产生的混淆效应.采用虚拟仪器技术和图形化软件编程对2×2微扫描插值重建进行了仿真,验证了在不改变红外焦平面阵列的像素分辨率情况下可提高红外成像的空间分辨率.     

基于振铃抑制的多视频超分辨率重建

为了利用较少低分辨率视频序列实现多视频超分辨率重建,本文提出一种将时空分别进行重建的算法。首先利用已有方法进行时间重建,再以得到的高时间分辨率的视频序列帧为参考帧,结合输入低分辨率视频序列帧进行空间重建。此外,针对传统重建方法在配准不精确的情况下会产生振铃现象这一问题,提出一种加入自适应惩罚项的改进迭代反投影(IBP)算法。实验结果表明,本文算法在输入低分辨率序列较少的情况下,能较好地实现多视频超分辨率重建,且能有效抑制振铃现象;重建出的高分辨率视频序列的结构相似度较对比算法提高3.4%~6.1%;在主观感受上,图像边缘锐利、人工效应少。