多尺度自适应配准的视频超分辨率算法

为了提升制约视频超分辨率重建质量的多帧配准精度,提出了一种基于图像块多尺度自适应配准的视频超分辨率算法. 依据图像帧的块内容自适应选择配准尺度,运动边缘信息采用高精度配准,然后将运动向量补偿到多帧图像超分辨率重建代价函数中,利用最大后验概率算法迭代优化高分辨率视频帧. 仿真表明:多尺度自适应配准算法不仅提高了配准精度,还提升了视频超分辨率重建图像帧的主客观质量,证明了多尺度自适应配准在视频超分辨率重建中的有效性.     

基于反馈网络的磁共振图像超分辨率重建研究

针对磁共振图像超分辨率重建算法存在的边缘信息丢失和运动伪影等问题,本文提出一种基于反馈网络的磁共振图像超分辨重建方法.采用反馈路径构成网络结构,在所提出的重建算法中,将输入图像进行上采样和下采样操作,提取图像特征,并对提取的特征进行融合后与输入图像一起进行局部循环训练,同时通过残差和卷积操作,重建超分辨率图像.为了更加...     

基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建

针对现有算法在通用图像分辨率要求较高时重建效果不稳定的问题,提出一种基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建算法.对自然图像库进行训练建立过完备词典对,并将低分辨率图像分成若干图像块,根据局部先验约束建立稀疏表示模型,通过线性规划的方法求得过完备词典对下图像块的稀疏系数;利用多帧图像序列的相似性,采用非精确增广拉格朗日乘子法对全局约束构建的观测矩阵进行矩阵填充和矩阵恢复,最终获得高分辨率图像.实验结果表明,与其他主流算法相比,重建后的图像保留了更丰富的图像边缘与细节信息,不会过于平滑而导致图像模糊,并且不易受过完备词典选择范围的影响,具有较好的稳定性和更高的峰值信噪比,可应用于遥感图像超分辨率重建等图像应用领域.     

基于高频和中频信息的图像超分辨率重建

提出一种基于图像高频和中频信息的超分辨率算法。分别将图像高频和中频作为高分辨图像和低分辨率图像的特征,以图像高频和中频信息作为训练样本对,采用全局迭代收缩方法（ GISA）进行稀疏分解,获得高、中分辨率字典对。根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息,结合测试图像插值放大结果,经非局部相似性方法处理后获得高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法具有较高的重建质量。     

基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,将基于冗余字典的信号稀疏表示理论应用到高光谱图像的超分辨率复原领域,提出一种基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法.该算法通过训练一组高低分辨率相对应的冗余字典对,使得高低分辨率相对应的像元曲线在基于各自的冗余字典进行稀疏分解时,具有相同的稀疏表示系数.超分辨率复原过程中,将待复原的低分辨率高光谱图像基于低分辨率冗余字典进行稀疏分解,利用所得的稀疏表示系数和对应的高分辨率字典,重建高分辨率的图像.实验结果表明:与基于图像块字典的超分辨率复原算法及传统的双线性插值图像放大方法相比,重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise radio,PSNR)得到了显著提高.该算法将高光谱图像沿光谱维方向进行整体稀疏分解,避免了传统算法逐波段进行超分辨率复原带来的波段间的光谱失真问题,显著降低了算法的运算量.     

结合注意力机制的人脸超分辨率重建

因受成像设备限制,得到的人脸图像分辨率通常较低,针对此问题提出了一种将生成对抗网络和注意力机制相结合的方法,来对人脸图像进行多尺度超分辨率重建。将深度残差网络和深度神经网络分别作为生成器和判别器,并将注意力模块与深度残差网络中的残差块相结合,重建出与高分辨率图像高度相似且难以被判别器区分的超分辨率人脸图像。实验结果证明,所提出的方法能够有效地提升人脸图像的分辨率,同时也证明了注意力机制在图像细节信息重建中的重要作用。     

4-f光学架构频域纯相位调制压缩成像

为了改善传统的多幅亚像素图像配准融合实现超分辨率的方法面临的配准误差和高成本问题,将压缩传感理论引入超分辨率成像. 基于大多数自然图像普遍具有的稀疏表示特性,以经典的4-f光学架构为基础,利用频域中相位比振幅包含更多信息的特点,提出了一种频域纯相位调制压缩成像方法,通过重建算法从单次曝光记录的低维测量值中恢复原高分辨率图像的信息. 数值实验结果表明,提出的方法可以有效地实现图像信息的随机调制和高质量重建,是一种有潜力的压缩成像物理实现方案,具有较高的重建信噪比和较少的重建时间,尤其是对于大尺度图像.     

马尔可夫模型与Shearlet变换结合的SAR图像超分辨率复原方法

为了不改变成像硬件条件,通过软件方法提高SAR图像分辨率,提出一种马尔可夫随机场(MRF)模型和Shearlet变换相结合的超分辨率复原方法。该方法分为两个过程,训练过程和学习过程。在训练过程中,首先对训练库中的高、低分辨率图像进行Shearlet变换,提取不同方向、不同分辨率的中、高频信息,然后对不同方向的中、高频信息进行分块。在学习过程中,使用Shearlet变换提取待复原图像的中频信息并对其分块,然后在训练库的辅助下,使用MRF建立图像特征模型,最后通过最大后验概率(MAP)估计出各个方向的高频信息,将估计出的高频信息和待复原的低分辨率图像叠加到一起进行Shearlet反变换,最终获得高分辨率图像。通过对真实SAR图像的处理结果表明,无论是主观的视觉效果还是客观的指标上,本文提出的方法都取得较好的结果,优于传统插值方法以及目前最新的基于稀疏表示的超分辨率方法。     

人脸超分辨率网络(FSRNet)的改进

人脸超分辨网络(FSRNet)使用人脸几何先验信息优化人脸超分辨率,可以从低分辨率人脸图像生成逼真的高分辨率人脸图像,但FSRNet生成的超分辨率图像存在伪影.对其关键模块进行了改进,并引入了新的损失函数.直接输入16×16像素的低分辨率图像,最后使用转置卷积函数放大图像,降低了计算复杂度,提升了粗略超分辨网络的性能.通过两步训练法,解决网络训练时调参困难的问题.引入热图损失、面部注意力损失和对抗性损失训练,提高超分辨率人脸图像的质量.实验结果证明,采用改进后的方法,可以生成面部细节更加清晰的高质量人脸图像.     

结合多特征的单幅图像超分辨率重建算法

为提高直接捕获的图像质量,针对梯度特征只能提取水平、垂直方向信息及非下采样轮廓波变换(NSCT)提取细节信息不足的缺陷,提出一种结合Gabor变换及NSCT的超分辨率重建算法.该算法充分利用Gabor变换和NSCT的互补性,针对输入图像块的特点,采用Gabor变换来提取纹理特征,NSCT来提取轮廓特征,然后分别利用稀疏模型进行重建,最后合并成一幅高分辨率图像.由于输入图像或多或少存在模糊,在重建过程中,加入了去模糊的正则项,以消除输入模糊的影响.实验结果表明,结合两种特征的超分辨率效果与单一特征相比,能够恢复更多的细节信息,去模糊正则项也有一定的作用.本文方法与Kim提出的核岭回归及Yang提出的稀疏表示算法(SCSR)相比,主观上视觉效果更加清晰,客观上PSNR值平均提高了近2d B,说明了该算法能够有效地提高图像的质量.     

结合自适应字典学习的稀疏贝叶斯重构

贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,笔者结合自适应字典学习思想,提出一种冗余自适应字典表示的稀疏贝叶斯学习算法.该算法对图像进行局部分块,从待重建图像的迭代中间图像分块中学习字典,并以该字典作为图像的稀疏变换基,通过稀疏贝叶斯学习算法获得稀疏解.实验结果表明,基于自适应字典的贝叶斯学习算法能提高稀疏化,明显改善图像的重构质量.     

基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法

为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性.     

基于局部约束线性编码的单帧和多帧图像超分辨率重建

基于稀疏表示的超分辨率图像重建是当前典型的算法之一,引入约束性更强的局部约束线性编码(LLC:Locality-constrained Linear Coding)对其进行了改进。首先依据一个高分辨率图像集训练出成对的高分辨率和低分辨率词典,然后根据低分辨率词典对输入的低分辨率图像用LLC方法进行编码,再依据高分辨率词典及编码系数初步重建高分辨率图像,最后添加全局约束重建高分辨率图像,并将该算法推广到多帧图像超分辨率重建层面。分析和对多幅图像的实验结果都表明,新算法相对原算法不仅提高了图像重建的质量还降低了计算复杂度,取得了满意的效果。     

方向字典子图的初始邻域嵌入重构

邻域嵌入超分辨率重构算法在空间邻域选取过程中,细节特征易被大幅度特征分量淹没,为此,提出了基于方向字典子图的初始邻域嵌入重构算法.对输入图像及邻域利用方向字典进行稀疏分解,从大、小幅值表示系数中分别重构大、小幅度特征子图,保护邻域计算中的小幅度特征;同时,为降低多子图重构的运算量,通过随机森林机制,将输入图像在分类树森林中对应叶子节点图像子库的并集作为初始邻域,减小实际参与运算的图像库大小.实验结果表明,相对于邻域嵌入超分辨率算法,基于方向字典子图的初始邻域嵌入重构的峰值信噪比值平均提升了1.0959 dB,有效改善了重构效果;重构时间仅为邻域嵌入超分辨率的13.3%,降低了重构复杂度.     

基于字典学习与稀疏表示的非结构化道路分割方法

针对野外环境自主车视觉导航问题,提出了一种新颖的基于字典学习与稀疏表示的道路分割算法。该算法以局部图像小片为处理单元,通过选取典型道路图像学习得到路面图像小片的一组字典,并利用车辆前方的一小块区域作为监督,通过在线字典学习对字典进行实时更新,使路面图像小片可在该字典上精确稀疏表示,而非路面图像小片则不能。因此建立了基于字典学习与稀疏表示的分类框架,利用局部图像小片在字典上的稀疏重构误差进行分类。大量实验结果表明,该算法能够适应多变的非结构化道路环境,且对光照、阴影及水坑等具有较好的鲁棒性。     

基于流形学习的车牌图像超分辨率算法

为了解决视频监控系统中车牌图像分辨率较低、车牌字符难以辨识的问题,提出一种基于流形学习的车牌图像超分辨率重建算法。首先学习训练样本库中高、低分辨率图像之间的映射关系,然后利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法提取图像特征,并利用流形学习中的局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法对特征向量进行参数建模,最后通过特征映射关系获得高分辨率图像。实验表明,该方法对监控系统中的低分辨率车牌图像具有较好的超分辨率复原效果,不仅提高了字符的可读性,而且具有更高的峰值信噪比。     

辐射保真的红外遥感图像超分辨率重建

为了解决红外遥感图像超分辨率重建与辐射定标精度保真之间的矛盾,结合正则化超分辨率重建理论,建立了基于二阶总广义变分的超分辨率重建模型。 通过分析重建模型的特点,引入交替方向乘子法进行数值求解;重建过程利用双边滤波器原理,将图像的高低频信息分离;针对分离后高频信息图像进行重建处理,将低频信息图像与重建后的高频信息图像融合达到超分辨率的目的。 利用风云四号气象卫星得到的真实红外图像进行实验验证和定量化分析,表明该方法对辐射定标精度的影响要小于常规意义下的超分辨率重建的影响。     

基于非局部均值的单帧图像超分辨率重建算法

为了解决单帧低分辨率图像获得高分辨率图像的问题,提出了一种基于非局部均值滤波的单帧图像超分辨率算法,将图像超分辨率重建视为反问题,建立正则化模型,充分考虑图像的局部结构信息和自然图像中不同尺度的相似性冗余,加入非局部滤波.实验结果表明,文中算法从单帧图像重建的图像边缘轮廓和纹理较传统算法清楚,有效抑制了人工伪影,同时对噪声具有鲁棒性.在视觉效果及峰值信噪比上都取得良好的结果.     

基于自适应词典学习和稀疏表示的人脸表情识别

提出了一种基于随机块特征和自适应词典学习的人脸表情识别方法。利用Haar like特征和人脸几何结构信息可靠定位眼睛和嘴巴;在眼睛和嘴巴附近抽取随机块,构建特征矢量;将特征矢量进行词典学习,得到表情词典;根据待测表情在表情词典上的稀疏分解对表情进行分类。在JAFFE和Cohn kanade表情库中进行了对比实验,结果表明该方法具有较好的识别性能,对噪声和遮挡具有较好的鲁棒性。