融合内外特征的图像超分辨率算法

针对单一先验知识不足以约束病态严重的图像超分辨率问题,本文提出了融合内外特征的图像超分辨率算法.针对图像的自相似性,通过采用基于内部特征的深度卷积网络学习来增强输入图像的细节纹理,去除超分辨率图像伪影;同时,使用基于外部图像的稀疏约束方法来学习图像结构信息,并结合高频残差字典来解决超分辨率重建中的高频信息缺失问题;最后通过卷积稀疏方法分别从基础层和细节层来融合内外特征的重建图像,以获得细节清晰、去伪影的超分辨率图像,进一步提高图像质量.与传统算法相比,本文算法在重建图像的纹理特征和质量上都得到了增强,且视觉效果与峰值信噪比较传统算法有所改善.     

基于离线双字典学习算法的图像超分辨率重建研究

为了提高图像超分辨率重建的质量,采用离线双字典学习算法。首先图像块建立字典稀疏模型,确定字典中原子数量;然后使用基于离线字典学习对图像稀疏编码,同时把稀疏编码统一到一个框架中进行优化编码;接着对字典进行分解多个子字典,将图像块中像素点的列向量在子字典展开;最后双字典与超分辨率重构中不同分辨率的异构数据进行同构化,确定控制残差条件,给出了算法实现过程。实验仿真显示本文算法重建效果清楚,峰值信噪比最大,BIQI最小。     

基于压缩感知在线稀疏的红外视频遥感凝视成像

压缩感知理论是一种新兴的数字信号处理方法,在红外遥感视频成像中有很好的应用前景.为了提高红外视频遥感成像的效果,提出了基于压缩感知在线稀疏的红外遥感视频凝视成像方法.介绍了该方法的视频图像分块压缩采样策略,视频图像在线稀疏方法,以及视频图像重构方法.重点研究了有运动目标的红外遥感图像在线稀疏表示方法,提出了迭进分块训练样本的设计方法和累积冗余字典构造方法.通过数值计算可以看出,该方法提高了遥感红外图像的重构效果.     

基于自适应字典稀疏表示的超分辨率算法

基于学习的超分辨率算法通过一组训练样例来学习一个字典,并从该字典中合成低分辨率图像中丢失的高频信息,最终得到相应的高分辨率图像。介绍了几种常用的基于学习的超分辨率算法,并提出了一种新的算法:基于自适应字典稀疏表示的超分辨率算法。实验结果表明,该方法在主观与客观上均具有较好的重建效果。     

基于稀疏高频双字典的磁共振成像超分辨率重建法

针对磁共振成像(MRI,Magnetic Resonance Imaging)分辨率低且成像扫描时间长的特点,为了优化重建图像纹理细节的质量,在现有的稀疏表示的方法基础上,提出了一种基于高频稀疏双字典的磁共振成像超分辨率重建法。首先,在离线训练双字典阶段,运用稀疏表示的算法思想,提取出用于字典学习的高分辨率图像块和残余高频图像块,运用正交跟踪方法结合迭代使稀疏系数逐渐趋于收敛。然后,对低分辨率图像通过一次稀疏字典学习得到初始高分辨率图像,再提取出高频(HF,High Frequency)边界或纹理细节区域,根据稀疏高频字典对进行二次重构。实验结果表明,本文算法不仅丰富了磁共振成像纹理细节,使主观视觉效果明显提升,在客观指标峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)也有一定程度的改善。     

基于图像块分类稀疏表示的超分辨率重构算法

 目前基于图像块稀疏表示的超分辨率重构算法对所有图像块都用同一字典表示,不能反映不同类型图像块间的差别.针对这一缺点,本文提出基于图像块分类稀疏表示的方法.该方法先利用图像局部特征将图像块分为平滑、边缘和不规则结构三种类型,其中边缘块细分为多个方向.然后利用稀疏表示方法对边缘和不规则结构块分别训练各自对应的低分辨率和高分辨率字典.重构时对平滑块利用简单双三次插值方法,边缘和不规则结构块由其对应的高、低分辨率字典通过正交匹配追踪算法重构.实验结果表明,与单字典稀疏表示算法相比,本文算法对图像边缘部分重构质量明显改善,同时重构速度显著提高.     

无人机激光雷达遥感图像超分辨率重建方法

通过无人机激光雷达技术获取遥感图像的过程中易受外界干扰，出现图像清晰度低、细节信息模糊等问题，提出无人机激光雷达遥感图像超分辨率重建方法。在最小二乘滤波方法的协助下对无人机激光雷达遥感图像进行多尺度分解后，增强遥感图像纹理信息，并利用图像局部特征自适应融合方法对遥感图像进行融合处理，将预处理后的遥感图像超分辨率重建视作信息测量值的信号重建问题，不断地利用稀疏系数以及联合字典学习法训练得出最终结果，从而实现遥感图像超分辨率重建。实验结果表明，所提方法的遥感图像重构效果好、信息融合质量优、重构图像效率高以及MSE均方根误差低。     

基于针对性字典的压缩图像稀疏超分辨率重建

为了有效地重建压缩低分辨率图像,提出一种基于针对性字典的压缩图像稀疏超分辨率重建算法.首先,根据压缩低分辨率图像的形成特点,对训练库图像进行针对性的下采样压缩编码处理,进行超完备字典的训练;然后,通过训练所得的针对性字典对压缩低分辨率图像进行稀疏表示的超分辨率重建.为进一步恢复图像的高频信息,进行了针对性残差字典训练,并对图像进行高频信息补偿,得到稀疏重建后的图像主观效果更加突出,客观评价参数也得到较大提升.实验结果表明,该算法对压缩图像的超分辨率重建更具针对性,具有良好鲁棒性和高效性.     

基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法

自适应字典学习利用图像结构自相似性,将图像自身作为训练样本,通过字典学习使图像中的相似块在字典下具有稀疏表示形式.本文将全局字典学习中利用图像库获取附加信息的思想融入到自适应字典学习的过程中,提出了一种基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法,从低分辨率图像自身与图像库同时获取附加信息.该算法对低分辨率图像金字塔结构中的图像块进行聚类,在聚类结果的引导下将图像库中的图像块进行分类,利用各类中的样本分别构建针对各类的多个字典,从而确定表达重建图像块的最优字典.实验表明,与ScSR、SISR、NLIBP、CSSS以及mSSIM等算法相比,本文算法具有更好的超分重建效果.     

基于结构聚类和字典学习的多帧图像超分辨率重建

提出了一种基于结构聚类和字典学习的超分辨率重建方法,用于多帧或视频图像的高分辨率重建;该方法采用导控核提取图像的局部结构特征,对图像分块进行结构聚类,并通过构建自适应的字典,最终实现稀疏约束重建。给出了实际视频图像的超分辨率重建结果,实验结果验证了本文方法的有效性,且具有较好的重建质量。     

基于深度学习的红外遥感信息自动提取

为了提高红外遥感图像地物 信息自动提取的精确性,同时避免人工提取遥感 信息的低效性,提出了一种基于UNet深度学习模型 的遥感信息提取算法。该算法用于从红外遥感图像中分割 出5类地物信息(包括道路、建筑、树木、农田和水 体)。首先,对分辨率高但数量较少的训练数 据进行小像幅的随机裁剪,并对其进行相应的数据增 强处理。然后搭建UNet深度学习模型,并用它 自动提取遥感图像的特征信息。采用交叉熵损失函数 以及Adam反向传播优化算法对该模型进行训练,并对测 试样本中的5幅遥感图像进行精确的地物信息提取。最后,运 用Jaccard指数对测试结果进行精度评定。实验结果表明,该 方法对高分辨率红外遥感图像信息和可见光 遥感图像信息进行了充分融合,对于不同种类地物 的定位和分类都取得了较高精度。     

基于自相似性约束的视频稀疏超分辨率重建

通过研究帧间自相似性对图像重建的影响,提出一种自相似性约束的单视频稀疏超分辨率重建算法,以达到保持图像局部结构完整性的同时有效去噪的目的。该算法运用主成分分析PCA训练出适应图像不同局部结构的分类词典;通过帧间光流场的粗略运动估计和帧内帧间的精确块匹配,搜索自相似信息,运用非局部均值NLM滤波,并以此约束稀疏模型。仿真实验表明,提出的算法无论是客观指标,还是主观视觉上都超过了进行比较的几种分辨率提高算法。     

自适应聚类的全耦合稀疏学习算法

在图像处理领域,基于稀疏表示理论的图像超分辨力算法、高低分辨力字典与稀疏编码之间的映射关系是其中的2个关键环节。由于丰富多样的图像类型,单一字典并不能很好地表示图像。而在稀疏编码之间的映射关系上,严格相等的约束关系也限制了图像重建的效果。针对上述两个方面,采用包容性更强的多个字典与约束条件更为宽松的全耦合稀疏关系进行图像的超分辨力重建。在图像非局部自相似性的基础上,进行多次自适应聚类;挑选出最优的聚类,通过全耦合稀疏学习的图像超分辨力算法,得到多个字典;最后,对输入的低分辨力图像进行分类重建,得到高分辨力图片。实验结果表明,在图像Leaves,Barbara,Room上,本文的聚类算法比原全耦合稀疏学习算法在峰值信噪比(PSNR)上分别提升了0.51 dB,0.21 dB,0.15 dB。     

Blind single-image super resolution based on compressive sensing

Blind super resolution is an interesting area in image processing that can restore high resolution (HR) image without requiring prior information of the volatile point spread function (PSF). In this paper, a novel framework is proposed for blind single-image super resolution (SISR) problem based on compressive sensing (CS) framework that is one of the first works that considers general PSFs. The fundamental idea in the proposed approach is to use sparsity on a known sparse transform domain as a powerful regularizer in both the image and blur domains. Therefore, a new cost function with respect to the unknown HR image patch and PSF kernel is presented and minimization is performed based on two subproblems that are modeled similar to that of CS. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm that is competitive with methods that use multiple LR images to achieve a single HR image.     

基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类

该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随机森林,通过投票机制得到最终的分类结果。在AVIRIS高光谱遥感图像上的实验结果表明：该文所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度和Kappa系数要高于光谱信息和稀疏表示特征方法。     

自适应稀疏约束图像超分辨力重建方法

简要介绍了基于稀疏字典约束的超分辨力重建算法,提出了具有低复杂度的基于K均值聚类的自适应稀疏约束图像超分辨力重建算法。所提算法从两个方面降低其计算复杂度:分类训练字典,对图像块归类重建,降低每个图像块所用字典的大小;对图像块的特征进行分析,自适应地选择重建方法。实验结果表明,提出的快速重建方法在重建质量与原算法相当的前提下,可以较大程度地降低重建时间。     

基于空间约束多特征联合稀疏编码的遥感图像标注方法研究

针对稀疏表示分类器不能较好地适应多特征框架的问题,该文提出一种空间约束多特征联合稀疏编码模型,并以此实现遥感影像的自动标注。该方法利用l1,2混合范数正则化多特征编码系数,约束编码系数共享相同的稀疏模式,在保持多特征关联的同时,又不添加过于严格的约束。同时,将字典学习技术扩展到多特征框架中,通过约束字典更新的变换矩阵,解决了字典学习过程丢失多特征关联的问题。另外,针对遥感影像中的空间关系常常被忽略或者利用不充分的不足,还提出了将空间一致性与多特征联合稀疏编码相结合的分类准则,提高了标注性能。在遥感公开数据集与大尺寸卫星影像上的实验证明了该方法的有效性。     

基于面阵CCD-TDI模式编码感知的高分辨率遥感计算成像

针对推扫式遥感成像,基于压缩感知(CS)理论,提出一种利用低密度探测器获取高分辨率遥感图像的新方法。在推扫过程中,采用可编码的行间转移面阵电荷耦合器件(CCD)并使其工作于时间延迟积分(TDI)模式,在随机曝光控制电路的控制下实现对场景信息的编码感知;通过计算成像,从感知的数据中重构出高分辨率遥感图像。这种基于CCD-TDI模式编码感知的高分辨率遥感计算成像方法,可以增强成像分辨率和提高输出图像信噪比。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

图约束字典和加权稀疏表示人脸超分辨率算法

针对低分辨率、低质量人脸图像重建问题,提出了一种新的基于稀疏表示的人脸超分辨率算法。在训练阶段,人脸的位置特征被用于保持人脸块的全局信息,人脸块间的几何结构被用于保持高低分辨率超完备冗余字典的流形结构,从而提高字典的表达能力;在重建阶段,K近邻加权稀疏表示被用于消除稀疏编码噪声,以提高高分辨率人脸图像重建系数的精度。实验结果表明,提出的方法取得了较好的主客观质量。