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.     

抗遮挡的相关滤波目标跟踪算法

针对传统的核相关滤波目标跟踪算法遮挡判断失败的问题,提出一种抗遮挡的核相关滤波目标跟踪算法.首先,在核相关滤波器框架上根据最小二乘分类器获得目标位置.然后,引入一个多尺度滤波器,并通过计算滤波器的响应最大值进行尺度预测.最后,在目标模型更新方面,根据目标位置置信图峰值尖锐度的差异性,正确更新模型.实验结果表明:文中算法的平均位置误差为6.18px,在阈值为20px时,平均距离精度为97.68%,平均帧率为30.8帧·s~(-1);其能在复杂背景下有效地解决目标尺度变化、完全遮挡等问题,具有更高的鲁棒性和精确性.     

改进的自适应核相关滤波目标跟踪

利用核相关滤波器跟踪框架,提出一种改进的自适应颜色属性的目标跟踪方法.首先,构建循环样本矩阵,引进颜色属性作为特征描述目标;然后,采用流行学习局部线性嵌入(LLE)算法自适应地对特征向量进行降维,得到低维特征空间;最后,根据正则化最小二乘分类器获得目标位置.实验结果表明:文中算法的平均中心位置误差减少了21.29 px;在阈值为20 px时,平均距离精度提高了27.9%,平均跟踪速度为38 帧·s^-1;与传统核相关滤波(KCF)算法相比,文中算法具有良好的光照不敏感性及更高的跟踪精度和鲁棒性.     

联合深度置信网络与邻域回归的超分辨率算法

为了提高重建的质量和速度,提出一种联合深度置信网络与邻域回归的超分辨率算法.一方面,结合字典学习与神经网络表示的联系对传统的深度置信网络进行调整,采用该网络模型实现字典学习,充分利用该模型突出的学习能力,使字典具有更好的特征表达能力,从而提高图像的重建质量.另一方面,在基于字典学习的超分辨率框架中融入邻域回归思想.首先,利用最近邻域算法确定字典原子的最近邻域映射关系;然后以此为基础,结合邻域回归方法,离线计算高、低分辨率投影矩阵;最后在重建过程中将该投影矩阵应用于图像重建.该方法避免了字典学习中的系数求解过程,降低了计算的复杂度,提高了重建的速度.实验表明,算法具有更高的峰值信噪比和结构相似度,同时极大地提高了图像的重建速度.