边缘振荡效应的自适应滤除算法

超分辨率图像重构技术已经被证明在卫星成像、视频监控、医学成像等研究领域中具有极其重要的应用价值。但是,由于超分辨率图像重构本身是一个病态求逆过程,在重构图像中所产生的边缘振荡效应往往很难在重构过程中予以消除。为此,文章提出了一个边缘振荡效应的自适应滤除算法。在该算法中,重构图像先被分割为均匀区域、边界区域和纹理区域,然后分别对这三类区域采用不同的滤波算法。实验结果表明,新算法在滤除边缘振荡效应的同时,较好地保存了超分辨重构图像的细节。     

基于非局部POCS的超分辨率图像重建

图像获取过程中,受成像系统的影响,无法获取原始场景中所有的信息。超分辨率图像重建技术就是在不改变成像系统的前提下,提高图像质量。POCS(凸集投影算法)可以利用多帧低分辨率图像重建一帧高分辨率图像。然而传统的POCS算法通常会产生"锯齿"边缘。在自然图像中,会存在许多的相似边缘结构。利用局部相似性的结构,可以有效地消除"锯齿"边缘。因此提出一种基于非局部POCS的超分辨率图像重建算法,以有效锐化图像边缘,提高图像的视觉感观。     

基于双分支融合的反馈迭代金字塔去模糊和超分辨率算法

针对低分辨率模糊图像实施超分辨率重建后出现大量伪影和边缘纹理不清晰问题,提出了一种双分支融合的反馈迭代金字塔算法.首先采用不同的分支模块分别提取低分辨率模糊图像中潜在的去模糊特征和超分辨率特征信息;然后采用自适应融合机制将两种不同性质的特征进行信息匹配,使网络在去模糊和超分辨率重建模块中更加关注模糊区域;其次使用迭代金字塔重建模块将低分辨率模糊图像渐进重建为逼近真实分布的超分辨率清晰图像;最后重建图像通过分支反馈模块生成清晰低分辨率图像,构建反馈监督.在GOPRO数据集中与现有算法的对比实验结果表明,所提算法能够生成纹理细节更加清晰的超分辨率图像.     

纹理边缘引导的深度图像超分辨率重建

目的 深度图像作为一种普遍的3维场景信息表达方式在立体视觉领域有着广泛的应用。Kinect深度相机能够实时获取场景的深度图像,但由于内部硬件的限制和外界因素的干扰,获取的深度图像存在分辨率低、边缘不准确的问题,无法满足实际应用的需要。为此提出了一种基于彩色图像边缘引导的Kinect深度图像超分辨率重建算法。方法 首先对深度图像进行初始化上采样,并提取初始化深度图像的边缘;进一步利用高分辨率彩色图像和深度图像的相似性,采用基于结构化学习的边缘检测方法提取深度图的正确边缘;最后找出初始化深度图的错误边缘和深度图正确边缘之间的不可靠区域,采用边缘对齐的策略对不可靠区域进行插值填充。结果 在NYU2数据集上进行实验,与8种最新的深度图像超分辨率重建算法作比较,用重建之后的深度图像和3维重建的点云效果进行验证。实验结果表明本文算法在提高深度图像的分辨率的同时,能有效修正上采样后深度图像的边缘,使深度边缘与纹理边缘对齐,也能抑制上采样算法带来的边缘模糊现象;3维点云效果显示,本文算法能准确区分场景中的前景和背景,应用于3维重建等应用能取得较其他算法更好的效果。结论 本文算法普遍适用于Kinect深度图像的超分辨率重建问题,该算法结合同场景彩色图像与深度图像的相似性,利用纹理边缘引导深度图像的超分辨率重建,可以得到较好的重建结果。     

边缘增强型非局部模型超分辨率重建算法

针对一些超分辨率重建算法鲁棒性差、边缘保持能力有限、降噪效果不理想等不足,提出一种基于最大后验概率估计的边缘增强型非局部模型超分辨率重建算法。算法引入了非局部模型,并将图像的边缘信息加入模型系数的计算中,是对基于BTV(bilateral total variance)模型超分辨率重建和基于MRF(Markov random field)模型超分辨率重建的有效改进,提高了算法的鲁棒性、边缘保持能力和降噪能力。实验结果表明,该算法性能稳定,在信噪比较低情况下也能保持图像的边缘信息,取得比较好的重建效果。     

基于多种正则化的改进超分辨率重建算法

为了解决超分辨率图像重建过程中无法同时降低平滑区域噪声和保持图像细节的问题,结合改进的非局部变分（NLTV）和全变分（TV）正则项方法提出一种新的超分辨率重建算法。首先,根据图像重尾分布特性,结合高斯分布、拉普拉斯分布及柯西分布改进了传统NLTV正则项系数,提出了改进的ANLTV正则项。然后利用ANLTV正则项基于分裂Bregman算法重建了初始的高分辨率图像。最后结合TV正则项对重建的高分辨率图像进行去模糊操作,进而得到最终的超分辨率图像重建结果。为验证所提算法的性能,分别利用该算法与传统的TV和NLTV算法进行超分辨率图像重建并对比。实验结果表明,所提出的方法相比于传统的TV和NLTV重建算法,其峰值信噪比、信噪比和结构相似度均有所提高,能够同时满足超分辨率图像重建过程中抑制噪声和保持边缘细节的需求。     

自适应的归一化卷积超分辨率重建算法研究

图像超分辨率重建技术是数字图像领域的一个研究热点,应用广泛。为了使重建的图像能更好地保持边缘细节,采用各向异性高斯核函数作为适用度函数,并将改进的自适应归一化卷积超分辨率重建算法应用于设计的多通道光学成像系统图像。由于各向异性高斯核函数邻域的尺度和方向由提出的自适应结构张量矩阵决定,其能很好地估计图像局部结构的方向和强度。实验仿真结果表明,提出的方法与其他方法相比可以保持边缘细节和提高信噪比,从而改善图像成像质量。     

基于自适应块组割先验的噪声图像超分辨率重建

要增强噪声图像的分辨率,传统的串联方式依次进行去噪与超分辨率重建两个步骤,但去噪算法去除噪声的同时也损失了部分细节信息,影响了后续超分辨率重建的质量.为了使低分辨率噪声图像中所有细节信息都能参与超分辨率重建,本文以非局部中心化稀疏表示（Nonlocally centralized sparse representation,NCSR）模型为基础,提出了基于自适应块组割（Patch-group-cuts,PGCuts）先验的噪声图像超分辨率重建方法,同时实现去噪和超分辨率重建功能.块组割先验基于新颖的三维邻域系统和块组模型,能够达到图像去噪、边缘平滑和边缘清晰等效果.重建时以边缘强度为参考对块组割先验进行自适应约束,由于块组割在平滑区域约束力较低,采用分区域融合的方式进一步抑制噪声.本文对合成的低分辨率噪声图像和真实的低分辨率噪声图像进行了重建实验,实验表明,基于自适应块组割先验的噪声图像超分辨率重建算法,在丰富细节的同时能抑制噪声的干扰,不但具有较高的峰值信噪比和结构相似度等客观评价值,而且在非光滑区域具有很好的主观重建效果.     

基于图像块分类的图像超分辨率重建

针对当前图像超分辨率重建算法中存在的字典单一而导致重建图像质量不佳的问题，提出一种将图像块分类与图像卡通纹理分解相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先，将图像分块，并将图像块分为边缘类、纹理类和平滑类三类，其中纹理类用形态成分分析（MCA）算法分解为卡通部分和纹理部分；然后，对边缘类、卡通部分和纹理部分分别训练高低分辨率字典；最后，求解稀疏系数并与高分辨率字典重建图像块。仿真结果显示，与基于稀疏表示的超分辨率重建（SCSR）算法和单幅图像超分辨率重建（SISR）算法相比，所提算法的峰值信噪比（PNSR）值分别提高了0.26 dB和0.14 dB，表明该算法的重建效果更好，重建图像纹理细节更丰富。     

基于半耦合字典的CT图像超分辨率重建方法研究

在CT图像超分辨率重建中,传统方法存在峰值信噪比和结构相似性低、重建效果差的问题,为获得更好的图像,提出基于半耦合字典的CT图像超分辨率重建方法。该方法利用初始图像与神经元函数之间的卷积形式,曝光处理CT图像。基于图像分辨率的离散化特点,构建了图像降质退化模型。设置匹配点和计算机断层扫描的基本参数,获取CT图像的超分辨率属性特征。经由傅里叶算法,准确匹配图像超分辨率特征点,通过训练半耦合算法,设计了图像超分辨率重建算法,实现CT图像的超分辨率重建。结果表明,该方法不仅可以提高重建的峰值信噪比和结构相似性,还提高了重建图像边缘的圆滑程度,从而实现提高重建质量,获取更好的图像。     

基于MAP框架的时空联合自适应视频序列超分辨率重建

超分辨率重建在视频监控、高清晰度电视、遥感图像、医学图像处理等领域具有广阔的应用前景. 最大后验估计(maximum a posteriori, MAP)法是普遍采用的一种超分辨率重建方法. 针对传统MAP法存在的局限性, 本文提出了一种基于MAP框架的时空联合自适应视频序列超分辨率重建算法. 时空联合自适应机制的引入使得算法在保持边缘的同时可减小错误运动估计矢量对重建图像质量的影响. 实验结果表明, 算法具有重建质量好、边缘保持能力强、收敛速度快等特点.     

空间自适应正则化超分辨率图像重建

超分辨率图像重建是一个病态问题,在重建过程中需要正则化处理,而正则化重建会引入正则化误差及重建过程中由于病态性而引入的噪声放大误差,且这两类误差均和图像的空间局部特性有关.提出根据图像的局部空间统计特性自适应控制超分辨率图像正则化重建算法,采用图像局部统计方差来区分图像棱边区域及平滑区域,在图像的棱边区域加强图像的约束重建,而在图像的平滑区域加强正则化.实验表明该算法能有效地减小重建误差,算法的信噪比得益优于传统的正则化重建算法及总变分模型重建算法,并且对正则化参数的选择具有一定的鲁棒性.     

基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建

超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准的MAP算法引入了自适应概念,引入了图像自适应加权系数矩阵;据此给出一种基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建算法,该方法不仅能在图像超分辨率重建过程中抑制噪声,而且能锐化图像中的边缘信息;建立了自适应重建模型并用梯度下降法推导出迭代计算公式.实验表明,该算法在收敛性和精确性上都达到了较好的效果.     

一种改善超分辨率图像重建中边缘质量的方法

超分辨率图像重建技术指通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像来重建一幅高质量高分辨率图像. 凸集投影 (POCS) 算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法. 本文提出了一种适用于 POCS 算法的改善高分辨率重建图像边缘质量的方法. 该方法将中心在边缘像素的点扩散函数 (PSF) 与一个指数型权值函数相乘, 使得修改的 PSF 系数沿着边缘正交的方向减小. 实验结果表明, 这样的修改有效地保持了边缘的特性, 明显地提高了重建图像的质量     

基于稀疏表示的自适应图像超分辨率重建算法

针对图像高分辨率重建过程中稀疏解的存在性和唯一性问题以及超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声的关系进行了研究, 提出了局部正则化参数自适应选取的方法。结合联合构造字典的算法, 在重建过程中动态调整正则化参数。通过对图像的超分辨率实验证明, 改进的算法具有较高的可行性, 能有效平衡超分辨率图像的边缘特征和平滑噪声两者的关系, 与传统的超分辨率重建算法相比, 有更高的峰值信噪比。     

Gibbs artifact reduction for POCS super-resolution image reconstruction

The topic of super-resolution image reconstruction has recently received considerable attention among the research community. Super-resolution image reconstruction methods attempt to create a single high-resolution image from a number of low-resolution images (or a video sequence). The method of projections onto convex sets (POCS) for super-resolution image reconstruction attracts many researchers’ attention. In this paper, we propose an improvement to reduce the amount of Gibbs artifacts presenting on the edges of the high-resolution image reconstructed by the POCS method. The proposed method weights the blur PSF centered at an edge pixel with an exponential function, and consequently decreases the coefficients of the PSF in the direction orthogonal to the edge. Experiment results show that the modification reduces effectively the visibility of Gibbs artifacts on edges and improves obviously the quality of the reconstructed high-resolution image.     

Gibbs artifact reduction for POCS super-resolution image reconstruction

The topic of super-resolution image reconstruction has recently received considerable attention among the research community. Super-resolution image reconstruction methods attempt to create a single high-resolution image from a number of low-resolution images (or a video sequence). The method of projections onto convex sets (POCS) for super-resolution image reconstruction attracts many researchers’ attention. In this paper, we propose an improvement to reduce the amount of Gibbs artifacts presenting on the edges of the high-resolution image reconstructed by the POCS method. The proposed method weights the blur PSF centered at an edge pixel with an exponential function, and consequently decreases the coefficients of the PSF in the direction orthogonal to the edge. Experiment results show that the modification reduces effectively the visibility of Gibbs artifacts on edges and improves obviously the quality of the reconstructed high-resolution image.     

稀疏系数独立可调的单图超分辨率重建

针对基于学习的超分辨率重建图像边缘锐度较好但伪影较明显的问题,提出一种改进的稀疏系数独立可调的超分算法以消除伪影。由于字典训练阶段高分辨率图像和低分辨率图像均已知,认为高维图像空间和低维图像空间对应的稀疏系数不同,故此阶段运用在线字典学习方法分开训练生成较精确的高分字典和低分字典;而在图像重建阶段低分图像已知而高分图像未知,认为两空间的稀疏系数是近似相同的。通过在这两个阶段设置不同的正则化参数,可独立地调整相应的稀疏系数以获得最好的超分效果。实验结果表明,目标高分图像峰值信噪比(PSNR)相比稀疏编码超分方法平均提高了0.45 dB,同时结构相似性(SSIM)指标增加了0.011。超分图像有效地抑制了伪影,并能够较好地恢复图像边缘锐度和纹理细节,提升了超分效果。