多尺度残差特征融合的轻量级真实图像超分辨率重建

基于深度学习的真实图像超分辨率(super-resolution, SR)重建算法目前存在参数量过大的问题,为解决该问题,提出了一种多尺度残差特征融合的轻量级真实图像SR重建算法。首先利用深度可分离卷积和复用卷积针对多尺度特征提取块进行改进,在提取特多尺度特征的同时实现了模块的轻量化,参数量仅为改进前的7.5%。其次使用残差特征融合操作将4个多尺度深度可分离特征提取块(multi-scale depthwise separable block, MSDSB)聚合成一个残差特征融合块,以减少残差路径长度。然后使用增强型注意力模块从通道和空间维度进行自适应调整以提升算法性能。最后使用自适应上采样模块获得SR重建图像。在消融实验中,本文算法重建性能超过原始算法,且参数量仅为3.53×10⁶,是原始算法的34.5%。在对比实验中,其重建性能超过了当前主流算法,与组件分而治之(component divide-and-conquer, CDC)算法相比,PSNR和SSIM指标分别提升了0.01 dB与0.001 0,且参数量仅为组件CDC算法的8.84%,在保证重建性能的同...     

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...     

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。     

改进的深度反投影网络红外图像超分辨率重建

深度反投影网络在可见光图像的超分辨率重建中具有优异的表现,本文探索将深度反投影网络应用到红外图像超分辨率重建中.针对红外图像对比度低、图像质量不高的特点,在深度反投影网络框架上作如下改进:在上采样模块之前添加串联层,将前一次的下采样输出和原始低分辨率预处理图像串联作为上采样模块的输入,以此提高网络获取图像高频信息的能力,增强生成图像的细节信息.实验结果证明,本文算法较改进前能够得到细节更加丰富、视觉效果更加良好的红外超分辨率重建图像.     

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.     

基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法

基于超完备稀疏表示理论,并根据人脸图像的特征,提出一种基于局部约束的人脸图像超分辨率重构算法。该算法首先通过样本训练出一对高、低分辨率相关联的冗余字典;再根据局部范围内人脸图像的相关性,重构出高分辨率图像;最后对图像进行全局优化。为验证算法的有效性,本文利用ORL标准图像库进行了对比实验,实验结果表明,该算法能够有效提高峰值信噪比,同时能够更好地恢复人脸图像的高频信息,有一定的实用价值。     

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。     

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。     

一种基于自适应正则化的图像超分辨率重建模型

为了解决图像超分辨率重建中稀疏系数解的不精确问题,提出了一种自适应正则化级联稀疏矩阵的超分辨率重建算法。根据图像自身的特性,采用自适应正则化项对图像局部进行处理,实现图像的局部约束,构建基于自适应正则化的稀疏矩阵函数。另外,为了提高图像的可清晰性,采用基于全局约束的退化模型改进处理结构。测试结果表明,与其他常用算法相比,提出的自适应正则化的图像超分辨率重建算法能够构建更清晰的超分辨率图像。     

基于压缩卷积神经网络的图像超分辨率算法

为了有效提高深度图像的分辨率,文中借鉴经典SqueezeNet网络结构,提出一种基于Fire Module的卷积神经网络模型。该算法实现了直接从低分辨率图像到高分辨率图像的映射和转化,其中Fire Module作为网络的非线性映射模块,在减少参数的同时可学习图像的深层特征。为了避免插值预处理,在网络的输出层引入反卷积层,实现3倍上采样和高分辨率图像的输出。实验表明,采用该基于Fire Module的卷积神经网络模型的反卷积算法得到的超分辨率图像细节更加丰富,客观指标PSNR值和SSIM值的评价也明显优于其他算法。     

基于支持向量回归的图像超分辨率重建算法

文章提出一种新的基于支持向量回归(SVR)和稀疏表示的图像超分辨重建算法。SVR对输入数据有良好预测输出类别能力。图像统计表明,图像块可以从过完备字典中通过稀疏线性组合很好的表示。对一幅低分辨率输入图像,可以将图像超分辨问题视为在高分辨图像中估计其像素位置。与传统的支持向量回归方法相比,本文采用的特征是不同类型的图像块的稀疏表示。研究表明,稀疏表示作为特征对噪声有一定的鲁棒性。实验结果表明,本文方法与传统支持向量回归方法相比在图像重建质量上有一定的优势。     

基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别

为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大似然函数,最终识别问题转化为求解加权范数的优化逼近问题.本文算法首先提取图像的Gabor特征;然后对Gabor特征集进行字典学习,由于在学习过程中引入了Fisher准则作为约束,学习得到具有类别标签的新字典;最后使用高斯混合稀疏表示识别方法进行分类识别.在3个公开数据库(人脸数据库AR库和FERET库以及USPS手写数字库)上的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

基于RPCA和LatLRR分解的红外与可见光的图像融合

红外光和可见光图像的融合在视频监控、目标跟踪等方面发挥着越来越重要的作用.为了得到融合效果更好的图像,提出了一种新的基于鲁棒性低秩表示的图像分解与深度学习结合的方法.首先,利用鲁棒性主成分分析对训练集图像进行去噪处理,利用快速的潜在低秩表示学习提取突出特征的稀疏矩阵,并对源图像进行分解,重构形成低频图像和高频图像.然后...     

基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型

为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且有代表性的降噪算法(模型)处理噪声图像以产生2张初始降噪图像。基于这2张初始降噪图像,使用空间随机混合器按照各自50%混合比例随机生成足够多的混合图像作为DIP降噪模型的第2目标图像并与第1目标图像(即噪声图像)构成双目标图像。然后,每次使用不同的随机输入和双目标图像,多次执行标准DIP降噪流程生成多张具有互补性的样本图像;在样本融合阶段,首先为了获得更好的随机性和稳定性,随机丢弃50%的样本图像。然后,采用无监督融合网络在样本图像上完成自适应融合,获得的融合图像的图像质量相对参与融合的样本图像得到再次提升,作为最终降噪图像。在人工合成噪声图像上实验表明：IDIP降噪模型较原DIP降噪模型在峰值信噪比评价指标上有约2 dB的提升,且较大幅度超过了其他无监督降噪模型,逼近了有监督降噪模型。而在实际真实噪声图像上,其降噪性能较各对比方法更具鲁棒性。     

基于霾层学习的单幅图像去雾算法

针对传统去雾算法出现色彩失真、去雾不完全、出现光晕等现象,本文提出了一种基于霾层学习的卷积神经网络的单幅图像去雾算法.首先,依据大气散射物理模型进行理论推导,本文设计了一种能够直接学习和估计有雾图像和霾层图像之间的映射关系的网络模型.采用有雾图像作为输入,并输出有雾图像与无雾图像之间的残差图像,随后直接从有雾图像中去除此霾层图像,即可恢复出无雾图像.残差学习的引入,使得网络来直接估计初始霾层,利用相对大的学习率,减少计算量,加快收敛过程.再利用引导滤波进行细化,使得恢复出的无雾图像更接近真实场景.本文对不同雾浓度的有雾图片的去雾效果进行测试,并与当前主流深度学习去雾算法及其他经典算法进行对比.实验结果显示,本文设计的卷积神经网络模型在图像去雾的应用,不论在主观效果还是客观指标上,都有优势.     

基于块分类稀疏表示的图像融合算法

针对基于单一字典训练稀疏表示的图像融合算法忽略图像局部特征的问题,提出了基于块分类稀疏表示的图像融合算法。此算法是根据图像局部特征的差异将图像块分为平滑、边缘和纹理三种结构类型,对边缘和纹理结构分别训练出各自的冗余字典。平滑结构利用算术平均法进行融合,边缘和纹理结构由对应字典利用稀疏表示算法进行融合,并对边缘结构稀疏表示中的残余量进行小波变换融合。实验结果证明,该算法相对于单一字典稀疏表示算法,在融合图像的主观评价和客观评价指标上都有显著改进,并且算法速度也有提高。