图像超分辨率重建算法比较研究

针对超分辨率重建技术的基本理论以及研究现状给予了综述性研究,对当前的主要算法进行了比较分析.     

结构自相似线性回归超分辨重建

实例学习是一种有效的提高图像分辨率的超分辨重建方法.然而,其重建质量很大程度上依赖于学习样本的质量.为克服外部实例图像与输入图像结构可能不匹配而导致重建质量下降的局限性,提出了一种利用多线性回归统计模型建立输入低分辨图像本身不同尺度相似性图像块之间的映射关系的超分辨重建方法.该方法采用逐层重建策略,将输入的低分辨图像逐步分级放大到所期望的大小.实验结果表明,该方法在不需要外部训练集的情况下,能有效重建高质量的超分辨率图像.     

结合注意力机制的生成对抗网络图像超分辨重建

为改善图像超分辨率重建的主观视觉效果,提出一种结合注意力机制的图像超分辨生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)模型.该模型在生成器网络中引入通道和空间双重注意力机制,选取更合适的重要特征信息进行传递;判别器网络采用WGAN进行构建,通过Wasserstein距离定义对抗损失,解决了GAN模型的训练不稳定问题.该重建模型在Set5、Set14、BSD100和Urban100共4个标准数据集上进行了实验,结果表明,和主流的超分辨重建算法相比,该模型的主客观评价指标均有所提高,图像细节信息恢复更加清晰,重建质量更好.     

基于多幅图像的超分辨率重建方法分析

图像超分辨率重建是指从一幅或多幅低分辨率、低质量图像中产生高分辨率、高质量图像的数字信号处理技术.本文分析了基于多幅的图像超分辨率重建方法,并讨论了目前基于多幅的图像超分辨率重建有待解决的问题.     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

一种基于SVM的MRI序列图像超分辨重建算法

基于SVM的MRI序列图像超分辨重构算法,在退化模型的构建方面更接近实际成像系统,通过选取相邻三个层面的低分辨图像,以及图像分块等方法合理构建学习样本集.实验结果表明:这种方法在提高图像分辨率的同时,较好地抑制了因多次迭代引起的噪声累积,得到质量较高的超分辨图像.     

—种使用小波变换的凸集投影超分辨图像重建

凸集投影（POCS）是一种把多帧低分辨率图像重构为高分辨率图像的算法,但是该算法在图像的高频信息恢复和降噪方面不是很理想。在本文中,在凸集投影（POCS）算法的基础上利用小波变换来提取出隐藏在低分辨图像中的高频信息和降低低分辨图像的噪声,可以更好地恢复出图像的细节并提高信噪比。实验仿真的结果表明,此方法在细节重构方面确实更优于凸集投影（POCS）算法。     

基于多字典和稀疏噪声编码的图像超分辨率重建

稀疏表示模型是通过将字典中的原子进行组合得到期望的结果.为了解决传统字典学习中所有图像块重建均使用同一个字典,从而忽略了最佳稀疏域的问题,提出来一种基于多字典和稀疏噪声编码的图像超分辨率重建算法.在字典训练时,利用图像的特征将它们合理地划分成若干个簇,每个聚类训练生成子字典对,利用最佳字典对进行重建.在求解稀疏系数阶段,引入稀疏编码噪声去除噪声的影响,利用图像非局部自相似性来获得原始图像稀疏编码系数的良好估计,然后将观测图像的稀疏编码系数集中到这些估计当中.实验表明,与ASDS算法和SSIM算法相比较,该算法有更好的重建结果,获得了更丰富的图像细节和更清晰的边缘.     

基于稀疏邻域嵌入法的图像超分辨技术研究

到现在为止,基于邻域嵌入法(NE)的图像超分辨(SR)技术都采用两个独立的步骤合成高分辨的图像。首先以Eu-clidean距离作为标准进行邻域搜索,然后通过求解一个约束最小均方问题得到最优的加权值。然而,采用两个独立的过程并不是最优的。提出一种基于稀疏邻域选择的图像超分辨算法。首先确定可能的邻域范围,然后采用稳健SL0算法同时找出邻域和加权值。由于采用聚类方法,用于重建的k个最近邻域(k-NN)具有相似的局部几何结构,可以采用一种叫做方向梯度直方图(HoG)的统计方法对低分辨图像块进行聚类。通过在合成过程中利用HoG的局部结构信息,每幅低分辨图像的k-NN都能从相对应的子集中自适应的选择,从而在保证合成图像质量的前提下大大提高了合成高分辨图像的速度。仿真表明本文算法能够得到与传统方法相似的结果。     

校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法

提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性.     

用DirectDmW实现对 B超图像的重建

B超图像是一类有用的医学诊断图像，本文主要讲述在计算机上用DirectDraw技术对B超图像重建的过程，在此基础上，本文给出了具体算法（R-Theta插值算法）的一种有效实现途径，该算法的实现主要用到Visaul C 6.0以及DirectX SDK 7.0等开发工具。     

基于SinGAN的岩石薄片图像超分辨率重建

岩石薄片图像对研究石油地质特性以及油气勘探都有重要的意义.由于各种因素的限制,获取到的岩石薄片图像经常会出现分辨率较低的情况,一定程度上限制了研究者对其细节信息的掌握.而一般的神经网络超分辨率算法都需要大量的数据作为训练集,为了提升岩石薄片图像超分辨率重建算法纹理细节信息还原能力,本文利用单图像生成式对抗网络,不需输入...     

一种基于并行遗传算法的超分辨率图像重建方法研究

笔者提出了一种基于并行遗传算法的图像(序列)超分辨率重建的新框架方法.文中给出了算法原理及步骤,并对算法特点和性质进行了详细的分析,与直接使用迭代正则化相比,通过实验的方法选取正则化参数的方法,其最大优势是可通过实验来调整正则化参数,使算法更易搜索到最佳图像估计.最后给出了实验结果以及详细的实验分析,并将其与其它正则化图像插值技术进行了比较,证明是一种新颖实用的方法.     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

基于深度残差卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法

卷积神经网络由于其强大的非线性表达能力在自然图像的处理问题中已经获得了非常大的成功。传统的稀疏表示方法利用精确配准的高分辨率多光谱图像,从而限制了实际应用。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于深度残差卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率方法,无需对应的多光谱图像。我们构建深度残差卷积神经网络挖掘低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像之间的非线性关系。构建的深度学习网络串联多个残差块,并去除一些不必要的模块,如批标准化层,每个残差块只包含两个卷积层,这样在保证模型效果的同时又加快模型的效率。此外,因为遥感图像训练数据缺乏,我们充分挖掘自然图像和高光谱图像之间的相似性,利用自然图像样本训练卷积神经网络,进一步利用迁移学习将训练好的网络模型引入到高分辨率遥感图像超分辨问题上,解决了训练样本缺乏问题。最后,基于实际的遥感数据超分辨实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的性能,能得到较好的超分辨效果。     

基于生成对抗网络的图像超分辨率重建

借助深度学习方法,通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征表示属性类别或特征,发现数据的分布式特征表示。采用生成对抗网络作为神经网络框架,实现了图像超分辨率的重建。     

超分辨近场光学成像技术及其产业开发

超分辨近场光学成像技术是当前国内外一个重要的高新技术前沿课题，也将是我国21世纪初应该发展的一项高新技术产业。文中介绍了我国自1991年以来开拓研究的进展，探讨了国际学术界及产业开发中当前存在的主要问题，提出了各类超分辨扫描模式成像公式的乘法表达式，并作了分析比较。为解决消除假像和从有形貌等混合图像中分离纯光学图像两大难题，作者曾于1993年和1996年提出两项发明专利，为发展我国的该产业解决了两大技术关键。     

超分辨率重建算法综述

超分辨率重建是指由同一场景的低分辨率退化图像,运用相应的算法重建一幅清晰的高分辨率图像。然而,传统的基于插值、基于重建和基于学习的方法已很难获得进一步的突破。近年新兴的过完备稀疏表示是一种新的图像表示模型,它为解决超分辨率重建中的难点问题提供了新的思路。本文通过分析超分辨率技术的以往研究和最新进展,着重讨论了各算法在重构时的优缺点,并对未来超分辨率重建技术进行了展望。     

引入格式塔理论的超分辨率图像重建技术

超分辨率图像重建是一个不适定问题,学术上富有挑战性,在影像处理、高分辨率对地观测等领域具有广泛的用途,其目标评价特性与格式塔理论关于视像认知的相以性、共性线、同趋性等高度吻合.本文引入格式塔理论,在国际图像与视频压缩标准JPEG2000、MPEG-4推荐的提升小波分解与重建框架下,开展重建级大于分解级的超分辨率图像重建模型与算法研究,有如下三方面的贡献:1)对高频信息进行高精度估计,重建获得超分辨率图像,最高频系数置零的小波变换去噪为超分辨率图像重建提供了一个逆向成功的范例;2)遵循格式塔理论,对边缘轮廓、纹理及高频细节信息进行重建;3)建立了带格式塔约束的超分辨率图像重建优化模型框架,体现了人类视觉评价指标.     

一种基于神经架构搜索的图像高效超分辨率重建算法

针对超分辨率重建图像质量与计算成本难以平衡这一问题,提出了一种基于神经架构搜索的高效超分辨率重建算法——NASESR.首先,采用全局残差学习,将搜索的部分限定在网络的非线性映射部分;其次在该部分加入了下采样结构用于减小特征图尺寸,降低计算成本;第三,建立轻量级的搜索空间和联合奖励用于搜索最优网络结构;第四,将搜索分为宏...