超分辨率重建技术研究进展

超分辨率(Super Resolution,SR)重建技术是指由一些低分辨率(Low Resolution,LR)模糊的图像或视频序列来估计具有更高分辨率(High Resolution,HR)的图像或视频序列,同时能够消除噪声以及由有限检验器尺寸和光学元件产生的模糊,是提高降质图像或序列分辨率的有效手段。首先介绍超分辨率重建所基于的成像系统模型,并对现有的图像超分辨率重建算法进行总结,重点对基于学习的超分辨重建算法进行对比分析,最后指出超分辨率重建技术的发展方向。     

基于改进EDSR的轻量化机载图像超分辨率算法

近年来,高分辨率数字化显示器广泛应用于机载座舱中,受限于特定波段图像传感器的性能以及视频传输链路等因素,到达显示器端的机载传感器图像的分辨率往往低于显示器分辨率。这些图像直接显示时有效显示区域较小,不方便观察;简单的插值算法放大又会导致画面模糊;而超分辨率(SR)重建技术在放大图像的同时,预测了图像细节,从而提升图像的分辨率。目前,基于卷积神经网络(CNN)的超分辨率算法凭借其卓越的重建效果(PSNR及SSIM)成为最先进的SR算法;现有的SR算法存在网络结构复杂、参数量大、计算消耗资源大等问题,难以在机载嵌入式环境下实时实现。针对以上问题,提出一种轻量化超分辨率算法C-EDSR,在重建效果基本不降低的情况下,大幅减少计算量,为进一步在机载嵌入式环境下实时实现SR算法奠定了基础。实验表明：所提算法与EDSR相比,PSNR值平均降低0.026 dB,SSIM值平均降低0.000 176,计算量减少61.1%。     

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.     

超分辨率重建图像质量评价算法分析

由于广泛的应用前景和实用价值,图像超分辨率重建(SR)技术已经成为计算机视觉领域和图像处理方面的研究热点,而重建图像的质量评价作为超分辨率问题的重要一方面同样引起学者的广泛关注。文章重点分析了应用于超分辨率重建图像的质量评价算法,并对不同算法的特点比较分析,最后就图像评价算法的进一步发展作出思考和探索。     

红外图像空间分辨率提高方法研究

分别研究了微扫描技术与虚拟电子微扫描技术在提高红外图像空间分辨率方面的原理,指出了纯粹利用微扫描技术的局限性,提出了微扫描技术与自适应虚拟电子微扫描技术相结合的方法,理论和实验结果表明,该方法可以大幅度地提高红外图像的空间分辨率.     

动态金字塔模型的红外图像SR重建

无人机在复杂飞行过程中,因大气气流及光学设备成像等影响造成采集到的红外图像分辨率过低;另外,因各帧图像分辨率不同,基于固定层数分解的金字塔模型在同一区域下的显著图提取结果存在差异,无法借助视觉技术实现无人机目标定位及自主导航。提出一种改进Itti模型下的红外图像感兴趣区域提取及SR重建算法。算法首先引入多特征对红外图像序列进行金字塔动态分层模型构建;然后,针对不同分辨率下的多帧红外图像进行感兴趣区域的动态提取来克服传统Itti算法的不足;最后,提出基于共轭梯度法的目标函数最小化红外图像超分辨率重建算法,对感兴趣区域进行空间SR重建,提高感兴趣区域目标的空间分辨率。实验验证了提出算法的有效性及准确性。     

单帧图像超分辨率重建的深度神经网络综述

随着硬件计算能力的显著提升,深度神经网络广泛应用于计算机视觉和图像处理的各个领域,获得了突出成果,受这种方法启发,单帧图像超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction, SR)也引入深度学习思想,并且重建效果远远超越传统算法,成为研究的热点并迅速成为主流技术。将对深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术分为两类(基于传统深度神经网络的单帧图像超分辨率重建和基于生成对抗网络的单帧图像超分辨率重建和)进行阐述,以此为基础,对单帧图像超分辨率技术的发展趋势进行展望。     

红外图像超分辨率重建技术研究

利用图像超分辨率重建技术可以在不改进硬件的情况下提升现有成像系统的图像分辨率。为提升红外图像质量,提出了一种基于NSCT变换与自适应正则化重建相结合的图像超分辨率重建算法。算法充分考虑了实际红外图像中噪声特点,利用NSCT变换特点在尽可能减少图像信息损失的条件下,对加性噪声与乘性噪声采用不同策略进行了抑制,并对预处理后的红外图像序列进行自适应正则化重建。实验结果表明本算法处理后的红外图像在主观视觉效果与客观指标上较传统图像处理方法均有改善。     

图像超分辨率重建研究综述

图像超分辨率重建（Super-resolution Reconstruction,SR）是由一张或多张低分辨率图像得到高分辨率图像的过程.近年来,SR技术不断发展,在许多领域被广泛应用.本文在回顾SR技术发展历史的基础上,全面综述了SR技术在各个时期的代表性方法,重点介绍了基于深度学习的图像超分辨率工作.我们从模型类型、网络结构、信息传递方式等方面对各种算法进行了详细评述,并对比了其优缺点.最后探讨了图像超分辨率技术未来的发展方向.     

一种基于IBP的红外微扫描图像重建算法

微扫描技术是在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的一种有效方法.各种图像重建算法被用来对获得的微扫描低分辨率图像序列进行重建得到高分辨图像,其中IBP算法相对于POCS,MAP等方法具有计算速度上的优势.但是经典的IBP算法由于使用单一的松弛因子在实际计算中并不能兼顾重建图像的边缘细节和整体噪声,针对此问题提出了一种基...     

基于热辐射信息保留的图像融合算法

针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题,提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法。通过NSCT（non-subsampled contourlet transform）变换对红外与可见光图像进行多尺度分解,得到各自的高频子带和低频子带,可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红外低频子带部分叠加得到融合图像的低频系数,高频部分使用基于点锐度和细节增强的融合规则进行融合以得到高频系数,最后通过逆NSCT变换重构得到融合图像。实验表明,相较于其它图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节表现能力,并在多项客观评价指标上优于其它算法,具有更好的视觉效果,且在伪彩色变换后有良好的视觉体验,验证了所提算法的有效性和可行性。     

利用基于红外光谱成像的光谱特征匹配法显现被掩盖字迹

提出了一种用于显现被碳素墨水掩盖的字迹的光学方法,为查明案情提供了技术支撑。利用红外成像光谱仪采集了被碳素墨水掩盖字迹的光谱影像集,并运用光谱特征匹配法对光谱影像集进行了分析和处理,较清晰地显现了被碳素墨水掩盖的字迹。实验结果表明,基于红外光谱成像的光谱特征匹配法是显现被碳素墨水掩盖字迹的有效光学方法。     

一种结合单尺度Retinex与引导滤波的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中图像对比度低、细节信息丢失与过度增强等问题,提出了一种单尺度Retinex与引导滤波相联合的红外图像增强方法。首先根据Retinex算法,利用主特征提取法获取原始图像的照射分量和反射分量,对照射分量采用平台直方图增强其对比度;然后利用局部方差加权引导滤波将反射分量分解为基本层和细节层,对两层分量的图像分别进行对比度和细节增强操作;最后将各个层次的结果按照合适的权重因子进行融合得到增强红外图像。实验结果表明,相比于其他增强算法,本文所提方法能更有效地提高红外图像的整体对比度,突出其细节特征,增强后的3组图像的信息熵和平均梯度平均值分别为9.7373和5.6922,相较于原图像分别提升了2.7499和3.8296。     

A Regularization by Denoising super-resolution method based on genetic algorithms

Increasing the resolution of an image is an actual and extensively studied problem in image processing. Recently, Regularization by Denoising (RED) showing that any inverse problem can be handled by sequentially applying image denoising steps, including the image super-resolution (SR) task, which facilitate the resolution of the encountered optimization problem. In this paper, we propose a new configuration of genetic algorithms to resolve the super-resolution problem using a Non-Local Means filter as a denoiser function with a rigorous proof of the existence of a unique minimizer. In fact, since the SR algorithms always skip the complex spatial interactions within images, a more consistent model is then needed. The use of the genetic algorithms with the RED techniques guaranteed, in high intensity of noise and blur, the convergence to the globally optimal solution. As a result, the proposed algorithm shows efficient and consistent results, in terms of edges and feature preservation, compared with other SR approaches.     

压缩视频超分辨率重建技术

超分辨率图像重建就是由低分辨率图像序列来估计高分辨率图像,而压缩视频的重建正成为当前研究的热点。本文首先分析了压缩视频重建的基础,建立了高、低分辨率图像间的关系,给出了量化噪声和运动矢量的模型;接着对目前最具有代表性的最大后验概率(MAP)算法、凸集投影(POCS)算法和迭代反向投影(IBP)算法进行了详细的阐述,并分别给出了实验结果;然后分析了运算的复杂度,介绍了几种实时化方法;最后针对目前存在的问题进行了展望,指出降质模型、运动估计、重建算法和实时应用将是今后研究的重点。     

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。     

Contrast enhancement for the infrared vein image of leg based on the optical angular spectrum theory

The near-infrared (NIR) imaging method was required for the diagnosis of varicose veins, which mean that the veins have become enlarged and twisted on leg. In some cases, the hair on leg could be dense and formed a noise during the NIR vein images. Here, a preliminary treatment to filter out the effect of hair on the NIR image was carried out. The filter design was based on the optical angular spectrum theory to select a threshold spatial frequency in order to separate a specific vein infrared image of leg from that of the hair. An experimental setup combined a NIR light, a charge coupled device camera with the filtering algorithms which were implemented to prove the effectiveness on the hair noise removal. The results demonstrated that an annulus Butterworth filter was more effective to reduce the hair noise and simultaneously enhance the contrast of the venous images on leg than the others. This design processed a NIR image in terms of an optical angular spectrum theory, thereby an all-optical treatment for the contrast enhancement of a veins image being possible in the future.     

红外硫系玻璃内部环状条纹检测及其算法研究

当前红外硫系玻璃越来越广泛应用于红外热像仪等光学系统,玻璃内部光学均匀性检测对于红外玻璃的质量控制和工艺改进变得尤为重要。本文提出了一种简易的红外光学均匀性检测装置,获得了玻璃内部环状条纹的原始图像。通过图像增强、边缘检测、去除小区域,及膨胀腐蚀算法等处理之后,得到环状条纹圆心位置,圆环半径等量化特征参数,获得了满意的效果,从而有助于红外玻璃光学均匀性检测装置的改进,也为玻璃工艺的改良提供基础数据。     

基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原

为了实现红外视频降质图像高质量复原,采用一种基于改进脊波变换的图像复原算法来进行处理。该算法首先对降质图像进行改进脊波变换,然后提出一种具有加权改进自适应伪中值滤波算法对脊波系数进行处理,最后针对滤波后图像中时常出现的"环绕"现象,引入自适应Wiener滤波算法来抑制。进行了理论分析和实验验证,取得了相关模拟降质图像、真实降质图像以及峰值信噪比的测试数据。结果表明,该算法性能优于伪中值滤波以及两类脊波变换去噪算法。这对于实现红外视频降质图像复原研究是有帮助的。