基于稀疏表示的超分辨率图像重建

针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建,提出一种基于稀疏表示的改进算法。通过联合输入低分辨率图像块和对应生成的高分辨率图像块,求解其在高低分辨率字典对上的稀疏表示系数,再将系数与高分辨率字典结合,修正输出的高分辨率图像块。仿真实验表明,文中提出的算法有效提升了重建图像的质量。     

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.     

基于稀疏K-SVD的单幅图像超分辨率重建算法

图像的超分辨率重建技术可以提升图像质量,改善图像视觉效果,在现实中具有很高的实用价值。针对基于K-SVD的超分辨率重建算法的不足,本文提出一种基于稀疏K-SVD的单幅图像超分辨率重建算法。首先,采用稀疏K-SVD方法进行训练获得高低分辨率字典对,以待重建的低分辨率图像及其降采样作为字典训练的样本,提高了字典和待重建的低分辨率图像的相关性;然后,采用逐级放大的思想进行重建;最后,利用非局部均值的方法,进一步提高重建效果。实验表明,与基于K-SVD的超分辨率重建算法相比,本文算法重建图像的峰值信噪比平均提高了0.6dB左右。重建图像在视觉效果上,也有一定程度的提升。     

基于字典稀疏表示的图像超分辨率重建

针对单字典学习的稀疏表示超分辨算法不能保证相邻图像块的兼容性而导致稀疏重建后图像质量低的问题,提出了图像块对学习的稀疏表示的改进方法。该方法使用主成份分析法处理训练样本的图像特征块;然后在输入的低分辨率图像块的稀疏表示系数中恢复出高分辨率图像块;最后将低分辨图像块的稀疏表示与高分辨图像块字典组合生成高分辨率图像块的超分辨重建算法。实验数据对于提出的算法能有效地恢复出质量更好的图像且峰值信噪比有所提高。     

改进的稀疏表示图像超分辨率复原算法*

针对信号的稀疏分解特征,结合图像的超分辨率复原的特点,提出了基于稀疏表示的图像超分辨率复原算法,对两个过完备字典的训练过程、稀疏表示复原算法处理过程进行阐述,同时对改进算法中采用的优化的特征提取算法和自适应边缘方向插值优化低分辨率图像的初始估计两个过程进行详细描述,并通过MATLAB对其进行仿真和验证,实验结果表明,改进算法的复原效果进一步提高,图像细节能够得到恢复,获得更好的鲁棒性.     

低秩矩阵恢复下的自适应图像超分辨率重建

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。     

联合运动估计与基于模式的超分辨率图像重构

超分辨率图像重构是利用关于同一场景的多帧低分辨率图像重构出一幅具有更高分辨率图像的过程.已有的超分辨率图像重构算法对于人工模拟所得到的低分辨率图像序列具有很好的效果,但对于拍摄到的真实低分辨率图像序列而言,重构后的图像往往比较模糊,有时甚至仍然无法分辨.为此,本文提出了一个联合运动估计与基于模式的超分辨率图像重构算法.实验结果表明,该算法能够得到优于常规算法的高分辨率图像.     

基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率算法

单幅图像盲超分辨率方法是在模糊核未知的情况下仅利用单幅低分辨率图像重建高分辨率图像,这是一个严重的欠定逆问题.超分辨率正则化方法通过正则化约束项引入附加信息,为低分辨率图像恢复或重建合理的高频成分.本文将跨尺度自相似性与低秩先验相结合,提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲超分辨率方法,采用联合建模的方法同时估计模糊核与高分辨率图像.利用高分辨率图像、低分辨率图像及其降采样图像之间的跨尺度自相似性,对于低分辨率图像中的图像块在降采样图像中搜索相似块,将该图像块在高分辨率重建图像中对应的父块与其相似块在低分辨率图像中对应的父块合并,构造跨尺度相似图像块组矩阵.由于低分辨率图像中的跨尺度相似图像块能够为重建图像块提供潜在的细节信息,因此对相似图像块组矩阵进行低秩约束,在迭代求解过程中迫使重建图像恢复高频成分,进而促使模糊核的估计更加准确.此外,低秩约束能够表示数据的全局结构,对噪声具有鲁棒性.在真实和模拟图像上的实验表明,本文的算法能够准确地估计模糊核,重建高分辨率图像的边缘和细节,优于现有的自监督盲超分辨率算法.     

基于正则化稀疏表示的图像超分辨率算法

为了从单幅低分辨率(LR)图像恢复出高分辨率(H R)图像,提出了一种应用正则化稀疏表示和基于机器学习 的超分辨率(SR)图像恢复算法。构造了一种基于稀疏表示的SR凸变模型,为了提高 恢复效果,针对模型 提出了两种稀疏正则化约束条件,一是将分类效果更好的图表拉普拉斯作为正则化约束条件 ,从而找到与 输入LR图像块在结构上最接近的学习样本;另一种是针对冗余的学习样本进行约 束,保证了图像边 缘的锐利。将输入的每一块LR图像应用正则化稀疏表示,经过学习得到与之对应的HR图像块 , 最终得到整幅HR图像。试验结果表明,算法恢复出的HR图像峰值信噪比(PSNR )值较双三次插值算法最高提升约2dB,主观目视清晰、边缘锐利。     

多尺度残差反馈融合网络的单幅图像超分辨率重建

单幅超分辨率重建可以根据一张或多张低分辨率图像生成高分辨率图像。本文提出了一种基于神经卷积网络的单幅图像超分辨率重建算法,以恢复信息丰富的高分辨率图像。该网络由一系列具有低分辨率图像特征的递归密集连接和级联,能够生成强大的特征表示,并充分捕捉多尺度上下文信息。此外,本文设计了一种多级特征融合模块,不仅可以减少深层学习过程中损失的空间信息,还能有效缓解图像伪影问题。通过在Set5等常用数据集上的对比实验结果表明,本文算法均优于同类算法。     

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。     

基于压缩感知的月球探测器着陆图像超分辨重建

嫦娥工程二期的任务要求中,嫦娥3号的安全降落是最为关键的任务。因此,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,根据经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像,实现了月球探测器着陆图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月球影像、嫦娥1、2号卫星影像和嫦娥工程二期试验中获取的月球探测器图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Al和Ah的学习,通过求解优化问题,获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像。实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。     

一种改进的超分辨率算法

利用多帧低分辨率图像重建一幅高分辨率图像成为迫切需要解决的难题,传统基于插值的超分辨率算法的发展受到了限制。本文基于重建方法,根据低分辨率图像帧间运动参数,提出了合理的权重分配算法。实验结果表明,图像超分辨率重建取得了良好效果。     

基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原

基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。     

多形态稀疏性正则化的图像超分辨率算法

 如何设计更加高效并能保持图像几何和纹理结构的多幅图像超分辨模型和算法是目前该领域有待解决的难点问题.针对图像的几何、纹理结构形态,分别建立符合类内强稀疏而类间强不相干的几何结构和纹理分量稀疏表示子成份字典,形成图像的多形态稀疏表示模型,进而提出一种新的基于多形态稀疏性正则化的多帧图像超分辨凸变分模型,模型中的正则项刻画了理想图像在多成份字典下的稀疏性先验约束,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,采用交替迭代法对该多变量优化问题进行数值求解,每一子问题采用前向后向的算法分裂法进行快速求解.针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真,实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.     

多孔径压缩编码超分辨率大视场成像方法

多孔径成像是一种融合了仿生复眼视觉的新型成像方法,具有小型化、大视场、高分辨率等多种优势,但由于每个子孔径对应的单元图像分辨率过低,导致其成像质量和视场角的提升十分有限。为了进一步提高成像分辨率和探测视场,基于压缩感知理论设计随机编码模板,并紧贴子孔径放置对入射光场进行调制,通过单次曝光记录编码后的低分辨率单元图像阵列,利用稀疏优化算法,重构所有低分辨率单元图像获得超分辨率大视场图像。理论分析和仿真实验证明了该方法的有效性。该方法不仅能兼顾大视场高分辨率成像,而且大大缩小系统等效焦距,具有薄层结构,体积小而重量轻,可为微光机电一体化系统的研制设计提供借鉴。     

单次曝光频域振幅编码压缩成像

超分辨率被认为是光学成像和图像处理的“圣杯”之一.有别于传统的多幅亚像素图像配准融合实现超分辨率的方法面临的配准误差以及高成本问题,得益于大多数图像普遍具有的稀疏表示特性,本文将压缩传感理论引入超分辨率成像,提出一种新的单次曝光频域振幅编码压缩成像方法.利用4-f傅里叶光学架构实现图像信息的频域0/1振幅随机调制,然后可以使用低分辨率CCD器件实现积分下采样记录对应的测量值,最后利用优化方法从少量的测量值中重建原高分辨率图像.模拟实验验证了本文提出的方法可以有效地实现二维图像信息的获取与重构.此外,本文的方法可以有效地处理大尺寸图像的压缩成像问题,具有重要的应用前景.     

连续波太赫兹成像系统的单幅图像超分辨重建

针对现有的太赫兹成像系统所需硬件设备复杂且昂贵的问题,设计了基于单幅图像超分辨重建的连续波太赫兹成像系统,降低设备复杂度和硬件成本。通过对该成像系统生成的太赫兹图像进行双维度预处理,降低图像处理的占用内存,提高后续处理速度。引入限制对比度自适应直方图均衡方法对太赫兹图像进行分区域对比度提升,有效解决太赫兹图像对比度低的问题。利用稀疏表示和字典学习实现太赫兹图像的超分辨重建,提出了反余割拟牛顿平滑零范数的算法解决零范数优化问题,提高了重建精度。通过对该成像系统采集的单幅太赫兹图像进行超分辨重建,在边缘强度上提高了3.232,在平均梯度对比中提高了0.300,验证了对单幅太赫兹图像超分辨重建的有效性与优越性。