基于MAP技术的图像类推超分辨重建方法

在最大后验概率(Maximum A Posterior,MAP)的基础上,结合图像类推(Image Analogies,IA)思想,提出一种序列图像超分辨率重建方法--MAPIA (Maximum A Posterior Image Analogies).该算法先利用传统MAP方法将序列图像进行超分辨率重建,然后在序列图像中选取一帧图像与重建后的图像构造训练集合的图像对,学习它们之间的关系,利用图像类推技术进行超分辨率重建.实验证明文中方法不仅能有效提高图像的清晰度,而且较其它的方法,能得到边缘更加清晰、细节更加突出的重建图像.     

多光谱遥感图像与高分辨率全色图像融合研究

介绍了遥感图像融合的一般过程和特点,研究了像素级融合的常用算法,归纳了融合图像的基本步骤,采用四种融合方法对高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级融合实验,发现基于小波变换的图像融合提供更多细节信息,Brovey变换法融合全色图像与多光谱图像目视效果最好,速度最快。     

基于IDL的遥感图像漫游和缩放技术的实现

基于IDL对象图形法实现了遥感图像的漫游和连续多级缩放,具有运行速度快,稳定性好等特点。漫游解决了大的遥感图像不能在一般窗口完整显示的问题,方便用户快速显示浏览大的遥感图像。图像的缩放实现了对图像细节的放大和缩小,改善了视觉效果,提高了图像处理的效率。     

基于图像类推的超分辨技术

目前的图像超分辨技术都依赖于从适当的外部数据集合中提取信息以对图像进行增强,然而这个条件在很多实际应用中难以得到满足.通过对理想边缘模型与纹理内容的分析,发现图像在尺度空间上具有局部结构的自相似性及可传递性.基于这个特点,应用图像类推技术(image analogies,简称IA),可以将图像的局部特性在不同尺度上进行传递,从而为低分辨图像补充结构信息.在实现上。利用原图像和退化图像建立训练集合,用能量图构建学习网络,将图像类推问题转化为求解最小图能量问题.实验结果表明,这种自我类推方法不仅可以有效地提高放大图像的清晰程度,而且较一般的IA算法速度大为加快,更为重要的是,它可以摆脱一般方法对训练集合的依赖,完全独立进行.     

基于机器学习的遥感图像超分辨综述

综述了基于机器学习的遥感图像超分辨重建技术的研究和发展。基于机器学习的遥感图像超分辨率重建技术通过学习低分辨图像与高分辨图像之间映射的关系,提升遥感图像的空间分辨率,从而有助于遥感图像的视觉分析。根据数据表达方法的不同将基于机器学习的遥感图像超分辨方法分为两类,包括基于字典学习的方法和基于深度学习的方法;简述了各类方法针对的问题,分析其设计思路和实现原理;对各类方法的优缺点和性能指标进行了对比分析;总结了遥感图像超分辨面临的问题和难点,并对未来发展的趋势进行了展望。     

基于分流的高光谱遥感图像超分辨重建

高光谱图像（hyperspectral image,HSI）每个像素包含大量光谱带,而HSI的空间分辨率较低。高光谱图像超分辨率技术可以有效提高空间分辨率。为了解决高光谱遥感图像的空间信息分布不均匀,超分辨率重建时占据相同计算量导致重建工作不够细化的问题,提出了一种多层级分流和细节增强的高光谱遥感图像超分辨率重建框架。即通过子图分流网络对高光谱遥感图像进行预先分流,改进带细节增强的多尺度Retinex算法对图像的高低频信息进行分离,再使用不同复杂程度的分支网络分别进行重建,重建工作更加细化具体,提高重建效果和性能。实验证明该方法可以在视觉质量、指标测量和分类应用方面优于传统的基于CNN的方法,在SRE和MPSNR指标方面分别提高了4.18%和9.35%。     

高分辨率遥感图像小波融合算法研究

针对现有融合方法存在的光谱信息和空间细节信息不能较好兼顾的问题,提出了一种遥感图像小波融合算法。根据高分辨率遥感图像自身的空间尺度,采用多进小波分析技术较好地解决了不同尺度遥感图像空间细节的表达问题,同时利用基于方向能量统计量的自适应融合准则较好地解决了融合中的光谱信息保留问题。实验结果表明,该融合方法在保持全色图像的高空间分辨率的同时,提高了融合图像的光谱保持度。     

遥感图像时空融合综述

高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用.然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像.因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一.随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常...     

结合深度学习的单幅遥感图像超分辨率重建

目的 克服传统遥感图像超分辨率重建方法依赖同一场景多时相图像序列且需预先配准等缺点,解决学习法中训练效率低和过拟合问题,同时削弱插值操作后的块效应,增强单幅遥感图像超分辨率重建效果。方法 首先构造基于四层卷积的深度神经网络结构,并在结构中前三层卷积后添加参数修正线性单元层和局部响应归一化层进行优化,经过训练得到遥感图像超分辨率重建模型,其次,对多波段遥感图像的亮度空间进行双三次插值,然后使用该模型对插值结果进行重建,并在亮度空间重建结果指导下,使用联合双边滤波来提升其色度空间边缘细节。结果 应用该方法对实验遥感图像进行2倍、3倍、4倍重建时在无参考指标上均优于对比方法,平均清晰度提升约2.5个单位,同时取得了较好的全参考评价结果,在2倍重建时峰值信噪比较传统插值法提升了约2 dB,且平均训练效率较其他学习法提升3倍以上,所得遥感图像重建结果在目视效果上更加细致、自然。结论 实验结果表明,本文设计的网络抗过拟合能力强、训练效率高,重建时针对单幅遥感图像,无需依赖图像序列且不受波段影响,重建结果细节表现较好,具有较强的普适性。     

图像超分辨率重构算法研究进展

超分辨率(Super-Resolution,SR)重构技术是指利用一帧或多帧拥有部分细节的低分辨率(Low-Resolution,LR)图像重构出一幅可以提供更多细节信息的高分辨率(High-Resolution,HR)图像。本文通过频域、空域和学习这三个层面的超分辨率重构算法,对图像超分辨率的方法进行了分类对比,重点论述了各算法的优缺点及应用,并展望超分辨率图像重构技术的发展趋势。     

基于ARSIS概念的遥感影像小波包融合

研究了基于ARSIS概念的遥感影像的小波包融合方法。利用小波包分解高分辨率影像和多光谱影像,在融合影像的低频小波包系数重构时采用波段间交互构建模式,即包含了多光谱影像低频小波包系数,也包含了高分辨率影像低频小波包系数。融合影像的高频小波包系数以局部方差为规则进行择优选取。融合实验结果证明,新方法在对原多光谱影像信息的保持上优于IHS方法,同时在保持高分辨率影像的细节信息上有所改善。     

基于引导滤波和多尺度局部自相似单幅红外图像超分辨率方法

本文针对红外图像存在分辨率不高、对比度低的特点,提出了基于引导滤波和多尺度局部自相似性红外单幅图像超分辨率算法。首先,该方法引进了类高斯分布的“类高斯核”,在此基础上构建均值引导滤波器,该滤波器是一种线性边缘保持滤波器,可以得到图像的高频细节。其次,根据图像的自相似性,对初始高分辨率图像和原始低分辨率图像进行分块,得到待匹配窗和搜索窗,根据非局部均值（NLM）,待匹配窗图像块的值利用搜索窗中相似块的加权平均计算得到。再次,利用图像自相似性,待匹配窗在搜索窗的邻域内进行匹配搜索,找到与待匹配窗最相似的匹配块,计算出最佳匹配块的高频细节图像块,与相似块的加权平均值相加,重构出高分辨率待匹配窗。最后,合并所有的超分辨率重构的待匹配窗,相邻图像块重叠区域的像素值使用平均融合得到,得到最终的超分辨率图像。实验结果表明,本文算法不仅能很好重构图像的高频细节,还能很好的恢复图像的纹理特征,得到的结果不仅边缘更清晰更真实,而且纹理更加丰富。     

Super-resolution of human face image using canonical correlation analysis

Super-resolution reconstruction of face image is the problem of reconstructing a high resolution face image from one or more low resolution face images. Assuming that high and low resolution images share similar intrinsic geometries, various recent super-resolution methods reconstruct high resolution images based on a weights determined from nearest neighbors in the local embedding of low resolution images. These methods suffer disadvantages from the finite number of samples and the nature of manifold learning techniques, and hence yield unrealistic reconstructed images.To address the problem, we apply canonical correlation analysis (CCA), which maximizes the correlation between the local neighbor relationships of high and low resolution images. We use it separately for reconstruction of global face appearance, and facial details. Experiments using a collection of frontal human faces show that the proposed algorithm improves reconstruction quality over existing state-of-the-art super-resolution algorithms, both visually, and using a quantitative peak signal-to-noise ratio assessment.     

改进的基于稀疏表示的全色锐化算法

为了更有效地结合高分辨率全色（PAN）图像细节信息和低分辨率多光谱（MS）图像光谱信息，提出了一种改进的全色锐化算法。首先，对低分辨率MS图像的强度通道进行下采样再上采样获取其低频成分；其次，用强度通道减去低频成分获取其高频成分，在获取到的高低频成分中进行随机采样来构建字典；然后，用构建好的过完备字典对高分辨率PAN图像进行分块分解以获取高频信息；最后，将分解出的高频信息注入到低分辨率MS图像中以重建高分辨率MS图像。经多组实验后发现，所提出的算法在主观上保留了光谱信息，并注入了大量的空间细节信息。对比结果表明，相比其他诸如基于成分替换算法、基于多分辨率分析算法、基于稀疏表示算法，所提算法重建出来的高分辨率MS图像更加清晰，且在相关系数等多种客观评价指标上优于对比算法。     

基于向量量化的图像超分辨率方法

受分形编码思想启发,提出了一种新的基于向量量化的图像超分辨率方法。该方法使用学习算法来获取单幅输入图像中的高频信息和低频信息之间的对应关系,并利用此关系对输入图像的一个倍频程的空间频率内添加图像细节以获得高分辨率图像。该方法克服了传统插值方法中因过度平滑导致图像模糊和纹理保持较差的缺点,能够重现出传统插值方法不能复原出的一些高频图像细节。实验结果显示该算法在客观和主观上都比传统插值方法有更好的评价。     

基于全局运动模型配准的图像超分辨重建

把全局运动模型配准算法运用到序列图像超分辨重建中,通过与优化的基于频域的配准法进行对比,在运动模型可以准确地反映物体运动状态的情况下,该算法能够更精确地估计运动参数,从而确保重建后的高分辨率图像拥有更多细节信息。同时,阐述了参与重建的低分辨率图像帧数越多,重建精度会越高,但随着帧数的增多,重建误差降低幅度会越低,而算法复杂度及其耗时会过多地增加,因此提出应根据对重建精度的要求而确定参与重建的低分辨率图像的帧数。     

基于马尔可夫随机场的低分辨率车牌图像复原算法*

由于采集到的车牌图像分辨率较小,为获取高分辨率的图像,提出基于马尔可夫随机场模型的车牌图像超分辨率复原算法。首先对图像进行分块;然后利用马尔可夫随机场对这些分块进行建模,通过模型学习训练库中高低分辨率图像的关系,预测待复原的低分辨率车牌图像的高频细节信息。实验结果表明,本算法对车牌图像取得较好的复原效果,算法复原的超分辨率车牌图像更接近于真实图像,具有更高的峰值信噪比。     

小波局部适应插值的图像超分辨率重建

针对单帧低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出一种改进的小波局部适应插值的超分辨率重建方法,该方法能够弥补重建图像边缘不平滑的缺陷。结合小波变换与可分离高低频信息的特性,提出一种综合两者优点的单帧图像超分辨率重建算法。实验结果表明,采用该算法得到的重建图像不仅能较好地保留原始图像的细节信息,提高图像的空间分辨率,并能提高图像的峰值信噪比,更适合人眼视觉系统。     

Contrast enhancement in emission tomography by way of synergistic PET/CT image combination

The display of image fusion is well accepted as a powerful tool in visual image analysis and comparison. In clinical practice, this is a mandatory step when studying images from a dual PET/CT scanner. However, the display methods that are implemented on most workstations simply show both images side by side, in separate and synchronized windows. Sometimes images are presented superimposed in a single window, preventing the user from doing quantitative analysis. In this article a new image fusion scheme is presented, allowing performing quantitative analysis directly on the fused images.

Methods

The objective is to preserve the functional information provided by PET while incorporating details of higher resolution from the CT image. The process relies on a discrete wavelet-based image merging: both images are decomposed into successive details layers by using the “à trous” transform. This algorithm performs wavelet decomposition of images and provides coarser and coarser spatial resolution versions of them. The high-spatial frequencies of the CT, or details, can be easily obtained at any level of resolution. A simple model is then inferred to compute the lacking details of the PET scan from the high frequency detail layers of the CT. These details are then incorporated in the PET image on a voxel-to-voxel basis, giving the fused PET/CT image.

Results

Aside from the expected visual enhancement, quantitative comparison of initial PET and CT images with fused images was performed in 12 patients. The obtained results were in accordance with the objectives of the study, in the sense that the organs’ mean intensity in PET was preserved in the fused image.

Conclusion

This alternative approach to PET/CT fusion display should be of interest for people interested in a more quantitative aspect of image fusion. The proposed method is actually complementary to more classical visualization tools.