基于坐标注意力机制的人脸图像超分辨率重建算法

针对传统的人脸超分辨率图像重建技术,人脸特征信息提取与恢复中存在特征丢失的问题,文中提出了一种基于坐标注意力机制的IP-FSRGAN人脸图像超分辨率重建算法,以帮助生成器学习到更多的人脸特征信息并合成更真实的超分辨率人脸图像。在放大倍数为4时,采用LFW数据集测试模型性能。实验结果显示,该方法与IP-FSRGAN相比,PSNR提升0.14%,SSIM提升0.59%,Y通道PSNR提升2.43%,SSIM提升0.38%,在定量上均优于SRGAN、ESRGAN、IP-FSRGAN等人脸重建方法。实验证明,文中所提基于坐标注意力机制的IP-FSRGAN人脸图像超分辨率重建算法在人脸超分辨图像重建上具有良好的有效性。     

基于混合残差密集网络的电路板红外图像超分重建北大核心CSCD

红外图像普遍存在分辨率低、细节模糊和视觉效果差的问题,使其难于直接应用在PCB故障诊断系统中。针对这一问题,本文提出了一种可充分利用红外图像层次特征的混合残差密集网络超分辨率重建算法。首先,使用卷积神经网络提取原始低分辨率图像的浅层特征信息;其次,设计多路径混合残差密集连接块,进一步提取更丰富的深层特征信息;最后,引入全局特征融合与残差学习自适应的学习并整合全局特征信息,应用转置卷积上采样完成红外图像的超分辨率重建。实验结果表明,本文算法能够有效提高重建后红外图像分辨率,使细节信息得到改善、视觉效果得到提升。基于公共/自建数据集得到的重建后图像峰值信噪比和结构相似性指标分别达到42.17 dB/39.32 dB和0.9503/0.9466,优于文中列举的双三次内插法、SRCNN和ESPCN模型,重建性能得到明显提高。     

超分辨率图像重建分析和应用

高分辨率图像是人们一直追求的目标。超分辨率图像重建技术就是人们获取高分辨率图像的一种很重要的方法。本文分析了超分辨率图像重建的原理,总结了各种重建方法的特点,指出超分辨率图像重建的发展历史、应用场合和前景。     

基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建

为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建.实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 dB和0.0187.同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性.     

基于在线字典学习的人脸超分辨率重建

针对基于学习的人脸超分辨率算法噪点、伪影较多,且噪声鲁棒性较差的问题,提出一种基于在线字典学习的人脸超分辨率重建算法。以人脸图集作为训练图库,运用在线字典学习方法提高字典训练的精度。独立调整字典学习阶段的正则化参数λt和求解重建稀疏系数阶段的λr,以获取最优的超完备字典和稀疏系数用于图像重建。实验结果表明,目标图像峰值信噪比比同一类型的稀疏编码超分法平均提高了0.85 d B,结构相似性增加了0.013 3,有效地抑制了噪点和伪影。在含噪人脸图像应用中,噪声水平提高时,峰值信噪比下降相对较平缓,提升人脸超分效果的同时改善了算法的噪声鲁棒性。     

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Log-WT的人脸图像超分辨率重建

目前已有的基于学习的人脸超分辨率图像重建算法大都对亮度变化特别是阴影非常敏感,针对这一缺点,该文提出了一种不随光照变化的图像表示方法对数-小波变换(Log-WT),并在此基础上构造了一种新的人脸超分辨率图像重建算法。该方法首先利用Log-WT变换提取低分辨率图像与光照无关的内在特性,然后借助流形学习的思想建模高分辨率图像和低分辨率图像之间的关系,并对其加入人脸图像的专用先验约束,从而同时实现了超分辨率重建和图像增强。仿真结果表明该算法有效克服了传统方法受光照因素影响的缺点,在提高图像分辨率的同时克服了光照因素的影响,特别是对阴影效应的消除具有明显效果,将该方法应用于人脸识别,有效提高了识别率。     

基于深度学习的图像超分辨率重建方法浅析

图像超分辨率是图像处理中一个经典问题,从低分辨率图像中恢复高分辨率图像的不确定性给问题的求解带来了极大的挑战。作为一个热门的应用领域,从问题提出至今,研究者们提出了许多的解决方法。随着科技进步和深度学习的发展,基于卷积神经网络等的深度学习方法应用于图像超分辨率重建,使得重建图像的质量得到了极大的提高。文章对基于深度学习的图像超分辨率重建的一些较为经典的方法进行了总结与探讨,分析了其中的优势与不足,并指出了目前方法中存在的问题和今后研究可以努力的方向。     

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。     

基于各向异性的快速超分辨率图像重建

针对传统超分辨率图像重建算法速度慢的缺点,提 出了一种基于自适应各向异性正则化的快速超分辨率图像重建算法。本文 算法兼顾重建图像质量的同时,提升了图形的重建速度。基于传统迭代算法,本文算法通过 优化约束条件,大量剔除了冗余过程, 弥补了传统算法的不足;同时引入一种具有自适应能力的各向异性平滑项,可以适应各种 复杂的运动模型。另外,提出 以图像的峰值信噪比(PSNR)为标准,作为重建迭代的截止 条件。运 用本文算法对序列低分辨率图像进行重建,证明了本文算法可以更快实现超分辨率图像重 建。     

红外图像超分辨率重建技术研究

利用图像超分辨率重建技术可以在不改进硬件的情况下提升现有成像系统的图像分辨率。为提升红外图像质量,提出了一种基于NSCT变换与自适应正则化重建相结合的图像超分辨率重建算法。算法充分考虑了实际红外图像中噪声特点,利用NSCT变换特点在尽可能减少图像信息损失的条件下,对加性噪声与乘性噪声采用不同策略进行了抑制,并对预处理后的红外图像序列进行自适应正则化重建。实验结果表明本算法处理后的红外图像在主观视觉效果与客观指标上较传统图像处理方法均有改善。     

一种基于先验生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法

针对人脸超分辨率算法中图像失真大、缺乏细节特征等问题,提出了一种基于先验知识的人脸超分辨率重建模型。通过在超分网络中加入纹理辅助分支,为重建过程提供额外纹理结构先验,以生成精细的面部纹理,恢复高分辨率纹理图。同时引入级联叠加模块对纹理辅助分支进行反馈。设计特征融合模块,将纹理特征图与超分分支特征图融合,获得更好的纹理细节;将纹理损失融入损失函数,以提高网络恢复纹理细节的能力。4倍放大因子下,该方法的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)、结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)比现有方法至少提升1.082 5 dB和0.036,无参考图像质量评价(Natural Image Quality Evaluator, NIQE)至少降低1.690 2;8倍放大因子下,该方法的PSNR与SSIM值分别至少提升0.787 5 dB和0.046 85,NIQE值最小降低3.92。     

基于训练集分层和图像区域分类的邻域嵌入超分辨率重建

在基于邻域嵌入的图像超分辨率重建中,本文提出了一种对训练集进行分层的方法,可有效解决待重建图像块在训练集中搜索时间过长问题。该方法无需太在意训练集大小,即使训练集建得很大,而重建搜索时间也不长。同时本文对待重建的图像区域加以分类,对于平坦区域选择一般的双立方插值的重建方法,对于含有丰富细节的区域则采用邻域嵌入的重建方法。最后对重建图像进行IBP全局后处理,进一步提高图像质量。实验结果表明,利用本文方法重建的图像主观和客观质量都有较大的提高,且重建时间可以大大缩短。     

基于改进生成对抗网络的红外图像超分辨率重建

由于硬件成本和拍摄条件等限制,很难直接获取高分辨率红外图像。生成对抗网络可以实现红外图像的超分辨率重建,但仍存在训练不稳定,训练时不收敛等不足。针对这些问题,本文使用Wasserstein距离代替KL散度,结合图像间的欧式距离构造新的损失函数,优化原有网络结构和算法流程,使网络更准确地学习低分辨率图像与重建图像的对应特征映射关系,网络训练更加稳定。实验结果表明,重建图像的边缘过渡平缓,目标细节得到有效保证,并获得了更好的客观评价结果。     

Study on infrared image super-resolution reconstruction based on an improved POCS algorithm

Aiming at the disadvantages of the traditional projection onto convex sets of blurry edges and lack of image details, this paper proposes an improved projection onto convex sets (POCS) method to enhance the quality of image super-resolution reconstruction (SRR). In traditional POCS method, bilinear interpolation easily blurs the image. In order to improve the initial estimation of high-resolution image (HRI) during reconstruction of POCS algorithm, the initial estimation of HRI is obtained through iterative curvature-based interpolation (ICBI) instead of bilinear interpolation. Compared with the traditional POCS algorithm, the experimental results in subjective evaluation and objective evaluation demonstrate the effectiveness of the proposed method. The visual effect is improved significantly and image detail information is preserved better.     

基于L曲线的自适应时空正则化视频超分辨率重建

为了解决视频超分辨率重建的病态问题,以得到良好的重建效果,提出了一种新颖的视频超分辨率重建算法。在算法中引入了时空联合正则化算子,通过视频帧本身的空间平滑信息和视频相邻帧的帧间相关先验信息的引入,提高了解的质量;同时,为了选择合适的时空正则化系数,提出了基于L曲线的自适应时空正则化系数计算方法,可以自适应地计算合适的正则化系数。通过对模拟图像序列和真实视频序列的实验结果表明,算法能得到较为精确的解,重建出具有良好视觉效果的高分辨率视频。