图像放大的改进算法

本文首先介绍两种常用的图像放大方法：邻域插值和双线性插值。在此基础上提出了一种双线性的改进算法，实验结果表明它优越于邻域插值和双线性插值。     

基于小波的图像插值研究

借助图像的小波变换，提出了一种新的图像插值方案，该方案利用图像小波分解后高低分辨率子带之间存在的相似性，由低分辨率子带插值近似高分辨率子带，从而得到比原图像分辨率高的图像。结合三次B样条插值，实验结果令人满意。     

基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,将基于冗余字典的信号稀疏表示理论应用到高光谱图像的超分辨率复原领域,提出一种基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法.该算法通过训练一组高低分辨率相对应的冗余字典对,使得高低分辨率相对应的像元曲线在基于各自的冗余字典进行稀疏分解时,具有相同的稀疏表示系数.超分辨率复原过程中,将待复原的低分辨率高光谱图像基于低分辨率冗余字典进行稀疏分解,利用所得的稀疏表示系数和对应的高分辨率字典,重建高分辨率的图像.实验结果表明:与基于图像块字典的超分辨率复原算法及传统的双线性插值图像放大方法相比,重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise radio,PSNR)得到了显著提高.该算法将高光谱图像沿光谱维方向进行整体稀疏分解,避免了传统算法逐波段进行超分辨率复原带来的波段间的光谱失真问题,显著降低了算法的运算量.     

基于小波变换和插值的超分辨率图像处理算法

根据图像小波变换和插值处理的特点，提出了一种将小波分解与插值算法相结合的图像插值处理方法，以提高图像的分辨率。通过实验表明：该方法能够较好的保持原图像中丰富的高频信息，经插值处理并小波重建后提高了图像分辨率，而且图像主观上具有很好的视觉效果，客观上具有较高的信噪比，并图像中细节丰富，无明显的畸变，因此它也是超分辨率图像处理的一种行之有效的方法。     

近场声全息分辨率增强的正交球面波插值方法

为了在不增加测量点数的情况下提高近场声全息图像的空间分辨率,提出一种基于正交球面波插值的近场声全息图像分辨率增强方法.该方法以实际测量点数据为插值条件,通过若干不同阶次的球面波源叠加拟合实际声场,实现全息面插值,从而等效地增加了全息面声压数据,减小了测量间隔,在一定程度上恢复了由于实际测量间隔太大而损失的倏逝波信息,使近场声全息图像空间分辨率得到提高.     

基于Sobel算子的混合有理插值图像算法

应用传统的插值算法,在水平或垂直方向上不加区别地插入丢失的像素,会造成图像模糊、阻塞、振铃等伪像问题。为了解决此问题,提出基于Sobel算子的混合有理图像插值算法。运用该算法适应图像的变化边缘结构,在此基础上按照三次卷积插值流程建立插值曲面,再对图像进行下采样,实现图像的缩放。经实例验证,可以利用Sobel算子提取出图像的边缘特征,同时有效地对数字图像进行缩放,其峰值信噪比和结构相似性比传统算法有了较大提升。同时,运用该插值算法能有效地抑制图像缩放中的伪像问题,减少插值带来的噪声,基本满足图像插值过程中的噪声小、鲁棒性强、稳定可靠等要求。     

基于Canny边缘检测算子的雷达图像1/8插值改进算法

雷达扫描图像的图像信息单一,大部分为黑色背景,运用传统的1/8图像插值算法放大显示不仅运算复杂度高,处理延时大,而且会使雷达目标航迹的图像边缘十分模糊,难以得到满意的视觉效果。为此,结合Canny算子检测雷达扫描图像的边缘,提出了一种雷达图像1/8插值改进算法。实验结果表明,经本文算法插值放大的雷达扫描图像的目标边缘清晰,且算法复杂度较低,便于硬件实现,可实现实时图像缩放。目前该算法已成功应用于雷达站某系统的图像处理模块。     

基于 PDE 与小波的图像放大研究

提出了一种基于PDE（Partial Differential Equations）和小波插值的遥感图像放大方法。首先采用双三次插值方法,进行遥感图像的初始放大,再进行小波分解,将低频分量替换为原图像,小波合成,获得小波放大结果,并采用PDE方法中的自蛇模型做后处理。同经典的图像放大方法进行对比实验表明,文章方法能够有效地解决遥感图像放大后边缘模糊的问题,能够更清晰地显示地面细节,更好地显示地物目标的轮廓。     

神经网络模型在图像超分领域的应用研究

图像分辨率提高即超分技术是指从低分辨率图像重建相应的高分辨率图像,在医学影像等领域有重要的应用价值.传统的基于插值的方法效果不尽理想,近年来深度学习被应用于该领域.回顾了快速超分辨卷积神经网络(FSRCNN)、深度超分辨率卷积神经网络(VDSR)、超分辨率生成对抗网络(SRGAN)3种神经网络在图像超分中的应用原理,设...     

一种简单有效的视频序列超分辨率复原算法

针对视频序列中逐帧图像的超分辨率复原问题,提出一种基于参考高分辨率图像的视频序列超分辨率复原算法.该算法利用了大多视频设备能同时提供静止图像和动态视频拍摄的特点,以同一场景获取的高分辨率静止图像为参考图像,提取高频细节经运动估计补偿和可信度加权后用于低分辨率序列各帧的超分辨率复原,并采用最大后验概率约束优化进一步提高复原图像的保真度.实验中采用多个序列对算法性能进行了测试,结果表明,该方法对各序列中连续多帧的复原效果均明显优于传统的双线性插值方法和基于最大后验概率(MAP)的静态批处理方法,其平均PSNR值与MAP静态批处理方法相比提高了2.4 dB以上.     

一种新的图像插值方案——子带插值

从分层子带变换的逆变换过程出发,提出了一种新的图像插值方案．该方案利用分层子带变换中高分辨率频带与低分辨率频带之间存在的相似特性,由低分辨率频带近似高分辨率频带,进而得到比原图像分辨率更高的图像．这种方案可与不同的像素灰度空间的插值算法如双线性插值、Ｂ样条插值、分形插值等结合,在一个子带构架下进行研究．实验结果表明,该方案具有较好的性能．     

基于Ferguson曲面插值的图像缩放方法

图像缩放是数字图像处理中经常遇到的问题,可通过对图像插值来实现.在常用的插值方法中,邻近点插值方法和双线性插值方法都不能保证插值处导数值连续,因而有些情况下无法满足实际需要.三次样条插值方法可以达到2连续,因而具有较好的图像效果,但计算速度较慢.本文提出了一种利用Ferguson双三次曲面插值进行图像缩放的算法,该方法的连续阶比邻近点插值和双线性插值高,同时,计算速度比三次样条插值快.     

一种高清晰度三维地形景观图的制作方法

给出了一种静态三维地形景观图的制作方法，采用DEM内插建立地形的几何模型使得DEM的采样密度和DOM的分辨率一致，并将DEM和DOM在像素级对准，直接进行逐像素透视投影和DOM纹理映射．该方法所使用的工具为常用的图像处理软件，主要针对小规模的三维地形景观图，对于非实时交互的应用，简单易行，且容易控制纹理映射，充分利户纹理信息，比较好地再现了地表的纹理细节。     

基于CNN特征提取的双焦相机连续数字变焦

设计一种主要针对智能手机双焦镜头的连续数字变焦方案. 该方案基于卷积神经网络特征层提取和特征块匹配,充分利用2个不同焦距镜头的拍摄信息,将长焦镜头图像的高分辨信息迁移到短焦图像的可修复区域,并以修复后的短焦图像为基础进行数字变焦. 仿真和实验结果表明,相比基于传统插值放大的变焦方案和基于单图像超分辨的变焦方案,所提方案的处理结果拥有更高的主观分辨率和视觉清晰度;当用户给定的变焦倍数在长、短焦镜头倍数之间时,所提方案可以显著提升变焦图像的质量;对于处于长焦相机视场外、短焦相机视场内的纹理,修复效果比现有方法更好;该方法的处理结果对长焦、短焦图像的双目视差大小有着很好的鲁棒性.     

WorldView-2遥感图像融合新方法

新型高分辨率WorldView-2星载图像的出现给现有的图像融合技术带来了更大的挑战,该文提出了一种全色光和多光谱图像融合新方法。首先采用最近邻插值对多光谱图像重采样放大;然后结合WorldView-2各波段光谱响应特点利用多元线性回归构造出低分辨率全色光图像,通过对原始高分辨率全色光图像空间细节信息的提取并将其注入至多光谱图像的成分空间中;最后经对应分析反变换得到融合结果。实验结果表明,该方法在融合WorldView-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息两方面达到较好的平衡,优于现有的几种融合方法。     

基于双三次B样条曲面亚像元图像插值方法

亚像元动态成像技术是实现遥感器高分辨、小型化的有效方法.将双三次B样条曲面插值方法应用于亚像元动态成像,利用待插值点周围邻域范围内16个像素点做一张B样条曲面,取曲面中点的值作为待插值点的像素值.文中推导了双三次B样条曲面插值亚像元图像的插值算式,对所提方法进行了计算机仿真研究,并与其他几种常用插值方法进行了性能比较,结果表明,本文算法得到的高分辨率图像效果更佳.     

分形快速高效图像数据压缩

研究了分形图像压缩编码和分形图像插值方法,提出了综合利用分形插值和分形图像编码方法进行图像数据高效压缩的方法。实验结果表明,该法在恢复图像信噪比为28.7dB时,压缩倍数可高达76倍。     

Fast subpixel registration method for InSAR images

In conventional registration methods, image interpolation is used to extract subpixel offsets which lead to the limitation that the registration accuracy is restricted by the interpolation unit. Moreover, the computational burden is heavy when high accuracy is demanded. In order to reduce the computational load, we propose an efficient offset estimation method for interferometric synthetic aperture radar (InSAR) image subpixel registration. Firstly, a novel cost function continuously varying with offsets is established by integrating the empirical signal-to-noise ratio (SNR) and the interpolation operation. This suggests a more accurate registration since the accuracy of the estimated offsets does not depend on the interpolation unit. Secondly, an efficient bi-iterative algorithm is employed to solve the cost function in the continuous domain. The subpixel offsets associated with the maximum of the cost function can be exactly obtained with low computational complexity. Simulated and real data are tested to illustrate the good performance and computational efficiency of the proposed method.