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     

基于改进POCS算法的视频图像超分辨率重建

超分辨率技术是指通过融合多幅模糊、变形、频谱混叠的低分辨率图像来重建一幅高分辨率图像。本文提出一种基于POCS算法的视频图像超分辨率重建方法。POCS算法是图像超分辨率重建中的一种基本方法,本文在传统POCS算法的基础上,对重建过程中的初始高分辨率图像的估计加以改进,利用双3次插值法来获得初始估计;针对重建过程中容易出现的边缘振荡问题,利用边缘检测和修改PSF函数的方法使之得到解决。实验结果表明,重建后的高分辨率图像在提高分辨率的同时很好地保持了图像的细节。     

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POCS的超分辨率重建算法研究

针对传统的凸集投影(POCS)算法重建后的结果图像存在边缘模糊的问题,提出了一种通过小波变换与分形插值得到高分辨率初始图像的估计方法。该方法通过对一幅图像进行小波分解得到低频重构图像和高频重构图像,对高频重构图像使用分形插值保留了图像的纹理和边缘信息。仿真实验结果表明,该方法可行有效,改善了图像的边缘特性及整体质量,与传统的POCS算法相比,本文方法提高了重建图像的峰值信噪比。     

基于SIFT的POCS图像超分辨率重建

针对传统的POCS图像超分辨率重建算法中广泛使用的基于改进的Keren配准算法,对于序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,很难做到精确的亚像素级配准,文中讨论了一种基于SIFT算法的POCS序列图像超分辨率重建算法。首先利用SIFT算法提取序列帧与参考帧间的SIFT关键点对,随后选取匹配关键点对,通过RANSAC去除误配点的同时估算出六参数仿射变换参数,最后使用POCS重建算法得到最终的重建结果。实验结果表明：该方法能有效地解决因运动估计不准而引起的重建图像效果不好的问题,特别是在序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,重建效果明显好于传统的POCS算法,具有更强适应性。     

基于边缘优化的 POCS 改进算法

为了从低分辨率图像中获取高分辨率信息,通常情况下采用图像超分辨率技术来获得高分辨率图像。在研究基于重建超分辨率凸集投影算法（POCS）的基础上,分析 POCS 算法的原理流程及其优缺点,提出一种对该算法加入边缘优化因子的算法思想,使用“三次样条”插值算法、中值滤波的处理对算法进行改进。利用 MatLab 进行算法仿真试验,试验结果表明改进算法在超分辨率重建中对图像改善效果明显,具有可行性。     

基于旋转不变NL-means迭代优化的CT图像POCS重建方法

鉴于NL-means算法在图像去噪领域的卓越表现,提出一种基于旋转不变NL-means迭代优化的POCS CT图像重建算法.第一步,进行POCS重建,使图像满足投影一致性和非负性,第二步,对重建图像进行旋转不变NL-means优化,平滑均匀区域,保护边缘信息.以上两步交替进行,直到满足停止迭代准则.在稀疏角度和有限角度两种情况下,对该方法进行shepp-logan体模重建实验,通过对重建图像的视觉和指标评估,所提方法能更有效地抑制图像噪声,信噪比更高,重建结果更接近理想图像.     

混合递归超分辨率图像重构ZHANGDi,PENGHong.Hybridrecursivesuper-

超分辨率图像重构是将多帧低分辨率图像重构成一幅高分辨率图像的过程。一般的超分辨率图像重构算法在小放大倍数时效果比较好,但当放大倍数上升时,存在两个问题:一个是计算复杂性的急剧上升,另一个是边缘振荡效应的加剧导致成像质量迅速恶化。提出了一个能同时解决这两个问题的基于POCS的混合递归重构算法,实验结果表明,该算法能够在提高重构图像质量的同时,较大地提高重构速度。     

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。     

基于加权POCS的图像超分辨率重建

对凸集投影(POCS)图像超分辨率重建算法中的残差修复阈值选取问题进行分析,提出一种基于图像超分辨率重建的改进算法。改变传统POCS算法中固定残差修复阈值模式,通过引入低分辨率图像清晰度这一先验信息,用表征图像相对清晰度的参数控制阈值,从而实现整个重建过程阈值动态选取。实验结果证明,该算法能提高残差计算和阈值选取的针对性,对提升重建图像的清晰度及信噪比具有较好的效果。     

基于灰预测模型的边缘检测新方法

提出了一种基于灰预测理论的边缘检测新方法。该方法基于GM(1,1)模型，根据图像不同区域间灰度级有较大变化的特性，由同行(列)待检测像素之前的若干像素灰度值建立灰预测模型，并利用模型预测此像素灰度值，比较预测灰度值与实际灰度值之间的差值，由差值来判断该像素是否为边缘像素。通过对不同类型测试图像利用本算法进行边缘检测效果比较表明，该算法能取得比较好的效果。     

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.     

Butterworth滤波在POCS超分辨率重构中的应用

运动中获取的图像易产生降质,需要进行图像复原。由于传统POCS方法重构的图像容易产生边缘效应,质量较差。为使边缘信息在进行凸集投影时能较好的适应固定凸集约束,本文根据图像边缘方向变化快的特点,提出在迭代过程中加入一次Butterworth低通滤波进行少许平滑,经过分析发现对图像进行平滑后的重构图像质量得到改善,最后给出了实验证明。     

一种基于凸集投影(POCS)的数字图像超分辨率重建算法

该文研究了一种基于凸集投影(POCS)算法的超分辨率图像重建方法,分析了POCS方法恢复图像的理论算法,通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复超分辨率图像的差异,仿真结果表明,该方法明显地提高了超分辨率图像的恢复质量。     

基于POCS算法的图像超分辨率重建

传统POCS算法对图像进行超分辨率重建时,一般都假设所处理的噪声为零均值的加性高斯白噪声,当噪声为非高斯噪声如椒盐噪声时,POCS算法的重建效果将会下降.针对这一问题,本文对含噪图像首先采用平稳离散小波变换技术进行去噪预处理,然后再用POCS算法重建图像.实验证明,此方法对信噪比较低的图像有很好的重建效果,对高斯及椒盐等噪声处理比较有效.     

带结构检测的非局部均值图像去噪算法

针对非局部均值(NL-Means)图像去噪算法有大量结构残留的问题,提出一种带结构检测的NL-Means滤波算法。首先使用一个结构分析器对噪声图像进行预处理,突出图像中的细节信息,然后利用边缘检测的结果调节NL-Means算法相似性度量,为了保留图像的边缘内容让具有相似边缘内容的像素能够获得更大的权,而边缘内容不相似邻域有较小的权（或为零）。实验结果表明：该算法提高了NL-Means算法的去噪能力,滤波后的图像结构相似度更高,改善了图像的视觉质量。     

无人机侦察视频超分辨率重建方法

目的 无人机摄像资料的分辨率直接影响目标识别与信息获取,所以摄像分辨率的提高具有重大意义。为了改善无人机侦察视频质量,针对目前无人机摄像、照相数据的特点,提出一种无人机侦察视频超分辨率重建方法。方法 首先提出基于AGAST-Difference与Fast Retina Keypoint (FREAK)的特征匹配算法对视频目标帧与相邻帧之间配准,然后提出匹配区域搜索方法找到目标帧与航片的对应关系,利用航片对视频帧进行高频补偿,最后采用凸集投影方法对补偿后视频帧进行迭代优化。结果 基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法在尺度、旋转、视点等变化及运行速度上存在很大优势,匹配区域搜索方法使无人机视频的高频补偿连续性更好,凸集投影迭代优化提高了重建的边缘保持能力,与一种简单有效的视频序列超分辨率复原算法相比,本文算法重建质量提高约4 dB,运行速度提高约5倍。结论 提出了一种针对无人机的视频超分辨率重建方法,分析了无人机视频超分辨率问题的核心所在,并且提出基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法与匹配区域搜索方法来解决图像配准与高频补偿问题。实验结果表明,本文算法强化了重建图像的一致性与保真度,特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显,且处理速度更快。