利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

多尺度生成对抗网络的图像超分辨率算法

基于神经网络的图像超分辨率方法往往存在重建图像纹理结构模糊、缺失高频信息的问题。为了解决该问题,在SRGAN的基础上提出一种多尺度并联学习的生成对抗网络结构,其中生成模型由两个不同尺度的残差网络块组成,首先对提取的低分辨率图像通过两个子网络的多尺度特征学习,然后使用融合网络进行残差融合,融合不同尺度高频信息,最终生成高分辨图像。在Set5、Set14、BSD100基准数据集以及SpaceNet卫星图像数据集上的实验结果证明了该算法在恢复低分辨率图像的细节纹理信息具有良好效果。     

基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题,本文提出了一种基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法.超分辨率重建技术目的就是根据低分辨率图像重建出原始高分辨率图像的高频信息.本文将图像的高频信息分解成为主高频信息和残差高频信息两个部分,然后针对主高频信息和残差高频信息,分别训练主高频字典和残差高频字典,并结合稀疏表示方法对图像进行重构.同时,为了建立更能反映图像内部结构信息的字典,本文联合图像的不同的结构特征,建立统一的字典.本文算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比具有更好的主观和客观质量.     

基于Dirac残差模块的单幅图像超分辨率重建

针对单幅图像超分辨率重建问题(SISR),提出了一种新的基于Dirac残差的超分辨率重建算法.算法使用全局跳跃重建层来直接利用输入LR图像的低频特征,通过多个dirac残差块来自适应学习输入LR图像的高频特征,通过亚像素卷积进行图像重建.算法通过权重参数化来改进残差层,同时使用输入图像的卷积特征与残差网络学习特征结合进行重建.实验采用Adam优化器进行网络训练.使用L1范数作为损失函数.在PSNR、SSIM和视觉效果与其他先进算法进行对比,实验结果表明,在常用测试集上与其他深度学习算法相比有较大提高.     

基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建算法在图像高频信息恢复过程中特征提取不充分、利用效率不高、重建高频细节能力不足等问题，本文提出了一种基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建算法.首先，构建特征可伸缩的信息蒸馏块，通过扩大信息蒸馏中输入信息的特征感受野，以及采用通道注意力提取感兴趣信息，解决了信息蒸馏的图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题；然后，设计级联残差叠加映射块，该块将多个残差块组合在一起，通过将残差结构中的残差部分引出并采用级联叠加的方式，增加了信息蒸馏块间信息的传递，使提取的特征信息包含更多细节.实验结果表明，本文算法重建图像相比其他对比算法更为清晰，峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）均有较大的提升.     

基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像

为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络,并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿,使得图像质量提升.通过实验对比,本文算法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1 db.     

基于SVR的人脸图像超分辨率复原算法

本文针对目前大多数基于学习的超分辨率算法由于"分类算法"造成的"量化"误差的问题,提出了基于SVR的人脸图像超分辨率算法.算法首先分别提取训练库中高低分辨率图像块的高频信息和中频信息(差分高斯特征,DoG)作为建立回归关系的特征,依据它们的关系(并考虑人脸的特殊性)使用SVR建立起回归模型.在复原时,将待复原的低分辨率图像的中频特征输入已经建立的SVR回归模型得到需要的高频信息.通过对亚洲人脸库(亚洲人为主)IMDB和Yale人脸库(欧美人为主)的实验结果表明,本文提出的方法对亚洲人脸和欧美人脸都能取得了较好的复原效果,复原的图像在主观的视觉效果和客观的峰值信噪比上都取得较好的结果.     

基于四元稀疏正则的彩色图像超分辨率重建

为了更好地保持重建彩色图像各通道信息的相关性,有效提高彩色重建图像边缘、色彩等细节信息的恢复质量,提出一种基于四元稀疏正则模型的彩色图像超分辨率重建算法.该算法利用四元数表示彩色图像的三个通道信息,并且采用L1/2正则项代替L1正则项构建基于四元稀疏正则约束的彩色图像超分辨率字典学习及模型重建.同时在训练重建字典对中,为了更好地表征图像特征信息,采用去均值方法构造高低分辨率训练样本集;为了得到与低分辨率重建字典更匹配的高分辨率重建字典,采用字典分离训练方法分别生成高低分辨率重建字典.实验结果表明:与现有的算法相比较,本文算法在重建图像的主观和客观评价指标方面均有改善.     

基于生成对抗网络的单图像超分辨率重建

针对当前卷积神经网络未能充分利用浅层特征信息, 并难以捕获各特征通道间的依赖关系、 丢失高频信息的问题, 提出一种新的生成对抗网络用于图像超分辨率重建. 首先, 在生成器中引入WDSR-B残差块充分提取浅层特征信息; 其次, 将GCNet模块和像素注意力机制相结合加入到生成器和鉴别器中, 学习各特征通道的重要程度和高频信息; 最后, 采用谱归一化代替不利于图像超分辨率的批规范化, 减少计算开销, 稳定训练. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提高浅层特征信息的利用率, 较好地重建出图像的细节信息和几何特征, 提高超分辨率图像的质量.     

多尺度残差生成对抗网络的图像超分辨率重建

针对目前基于深度学习的超分辨率重建图像存在的纹理等高频信息丢失问题,提出了多尺度残差生成对抗网络的图像超分辨率重建算法。首先,使用Dense-Res2Net模块替代SRGAN生成网络中原本的残差模块,并且组合特征压缩与激发网络（SENet）从多个尺度自适应地提取浅层特征信息。其次,引入全变分正则化损失（TV loss）指导生成器训练。最后,使用Wasserstein距离优化对抗损失,提高网络训练稳定性。实验结果表明,该算法重建出的图像在视觉效果上保留了更加丰富的高频细节,与当前主流超分算法相比,该方法不仅有更高的峰值信噪比（PNSR）与结构相似性（SSIM）,且学习感知图像块相似度（LPIPS）的分数上均优其他算法。     

基于灰度编码位平面匹配的视频图像稳定技术

介绍了灰度编码的位平面匹配算法的原理，该算法对图像序列灰度值信息编码形成位平面，对局部区域的运动参数进行位平面匹配估计，再根据局部运动参数和统计规律估计全局运动参数，并给出了应用该原理进行视频图像稳定处理的应用例子。     

基于补偿区域的块匹配算法研究与实现

利用块匹配算法实现抖动视频序列稳定是现代电子稳像技术的发展方向之一,传统块匹配算法采用全局搜索策略,计算精度较高,但是系统延迟也高,不利于算法的推广应用.通过对传统算法的研究知道,传统块匹配算法在经行稳像前要预留一定的补偿区间,而补偿区间的大小直接影响到了稳像算法的效果,特别是低延迟性.通过实验仿真验证,在视频抖动幅度较小时,改进了传统算法对补偿区间的要求,改进后的算法不仅可以有效降低系统延迟,而且稳像效果良好.     

改善机载雷达方位聚焦的成像处理试验研究

雷达（SAR）信号相位的稳定性对于成像处理后图像的方位向分辨率的高低有至关重要的影响．由于飞行平台运动误差或湍流大气中微波传播的影响会直接导致信号相位的波动,机载SAR的方位聚焦一直是SAR成像研究中的重要内容．这里介绍一种基于相位梯度自动聚焦矫正信号相位的高分辨率机载SAR成像处理方法,利用这种方法,对真实的机载SAR信号实验数据进行成像处理．试验表明：在缺乏机载平台运动补偿系统提供飞机运动状况信息的情况下,该成像方法能够有效地估计和补偿相位误差,从而可获得方位向分辨率明显提高的机载SAR图像．     

非局部相似和双边滤波的图像超分重建

为了提高重建图像的分辨率,提出一种改进的稀疏表示超分重建算法.在稀疏编码阶段,引入非局部相似正则化以改进稀疏编码目标函数,并通过非局部相似正则化获得图像非局部冗余,以保持图像边缘信息.为了进一步恢复图像的边缘细节信息,提出一种基于改进双边滤波的全局误差补偿模型,以实现重建图像的误差补偿.实验结果表明:与Bicubic,L1SR,SISR,ANR,NE+LS,NE+NNLS,NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比,无论在主观视觉效果,还是在峰值信噪比和结构相似性指标上,所提算法都有显著的提高.     

基于像素及梯度域双层深度卷积神经网络的页岩图像超分辨率重建

实际采集的页岩图像存在分辨率低等不足,有时难以满足实际应用的需求。针对此问题,构建了一种基于双层深度卷积神经网络的页岩图像超分辨率重建算法。算法以深度卷积神经网络为基础,引入残差训练及批规范化层来加速网络的收敛,并且在此神经网络的基础上提出图像像素域及梯度域结合的页岩图像超分辨率重建算法。算法大致过程为首先利用像素域的卷积神经网络对输入的低分辨率页岩图像进行上采样;然后对上采样图像提取梯度信息并利用梯度域的卷积神经网络对其进行转换;最后利用转换后的梯度信息作为正则项来约束高分辨率图像的重建,从而得到重建的高分辨率页岩图像。实验表明,与主流的超分辨率重建算法相比,重建得到的页岩图像具有更好的主观视觉效果与更高的客观评价参数,更利于后续的处理及分析。     

Sparse Representation over Shared Coefficients in Multispectral Pansharpening

The pansharpening process is for obtaining an enhanced image with both high spatial and high spectral resolutions by fusing a panchromatic(PAN) image and a low spatial resolution multispectral(MS) image. Sparse Principal Component Analysis(SPCA) method has been proposed as a pansharpening method, which utilizes sparse coefficients and over-complete dictionaries to represent the remote sensing data. However, this method still has some drawbacks, such as the existence of the block effect. In this paper, based on SPCA, we propose the Sparse over Shared Coefficients(SSC), in which patches are extracted with a sliding distance of 1 pixel from a PAN image, and the MS image shares the sparse representation coefficients trained from the PAN image independently.The fused high-resolution MS image is reconstructed by K-SVD algorithm and iterations, and residual compensation is applied when the down-sampling constraint is not satisfied. The simulated experiment results demonstrate that the proposed SSC method outperforms SPCA and improves the overall effectiveness.     

基于块对称对叠的多幅图像超分辨率重建算法研究

在进行图像超分辨率重建时,使用多幅图像比使用一副图像能够得到更好的效果,但是目前基于多幅图像的超分辨率重建算法普遍存在重建速度慢、重建质量不够理想的问题。为此,本文构造了一种基于块对称对叠（PsyCo）的多幅图像超分辨率重建算法,首先对低分辨率图像序列进行基于ORB的图像配准,再对配准后的图像进行PSyCo重建,最后对重建的图像进行像素灰度最大值融合。实验结果表明,本文提出的重建算法具有更好的重建效果,并且具有较快的重建速度。     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

基于分块灰度投影的无人飞行器视频稳像方法

针对传统灰度投影算法局部运动影响全局运动矢量估计精度的问题,结合无人飞行器航摄视频图像的特点,提出一种适用于无人飞行器的视频稳像方法. 该方法将图像划分为若干子区域,剔除灰度特征不明显和物体局部运动等影响全局运动估计精度的子区域,对保留的子区域分别采用灰度投影法计算运动矢量,由局部运动估算出图像的全局运动矢量,经过运动决策,将运动补偿矢量应用于图像补偿,获得稳定的视频图像. 对真实无人飞行器航摄视频稳像实验结果表明,该算法稳像准确度与块匹配全搜索算法相当,而单帧稳像时间只有块匹配全搜索算法的1/3,在准确性和实时性方面均优于传统灰度投影算法.      

基于数学形态学的运动区域估计及运动图象编码

提出了基于数学形态学的运动区域估计和运动图象编码新算法．这种算法利用数学形态变换提取帧间物体运动块和运动区域,并进行自然形状对应的区域匹配和运动补偿．实验表明,与ＭＰＥＧ等分块运动补偿相比,本算法运动匹配准确,搜索快速,避免了方块效应,在相同码率下较好地改善了图象质量,特别适用于低码率运动图象编码．