基于稀疏表示的遥感图像超分辨重建

为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。     

基于多组耦合字典及交替学习的图像超分辨率重建

本文提出多组耦合字典及其交替学习算法,实现图像超分辨率重建. 在字典学习阶段将训练图像视为高分辨率图像,将它先缩小再放大得到低分辨率图像. 两图像之差为残差图像. 从残差图像块和低分辨率图像块特征的联合数据中学习耦合字典,得到残差图像和低分辨率图像间的映射关系. 针对图像块具有不同纹理和结构以及
字典学习效率的问题,提出多组耦合字典和字典交替学习算法. 在重建阶段先将输入图像插值放大,视为低分辨率图像. 求出低分辨率图像块对于每组耦合字典中低分辨率部分的稀疏表示误差,取表示误差最小的耦合字典中残差部分重建残差图像,与低分辨率图像融合得到高分辨率图像. 实验结果表明该方法具有良好的重建效果.     

基于稀疏表示和块匹配的图像超分辨率重建方法

针对图像的超分辨率重建问题,提出一种基于稀疏表示和块匹配的重建方法.首先,根据图像退化模型将HR图像退化成LR图像.然后,通过训练获得过完备字典,对图像重建问题进行稀疏表示,并对此进行求解.最后,利用重叠块技术缓解块效应,利用反向投影技术保证全局一致性,最终获得重建的HR图像.另外,将该方法扩展到多帧图像重建中,利用块匹配技术从多帧图像中选择出一个目标图像,以此实现重建.实验结果表明,该方法的重建图像具有较低的峰值信噪比.     

超分辨率图像重建技术

超分辨率重建技术就是由一些低分辨率变形图像(或视频序列)来估计一幅较高分辨率的非变形图像,同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊.超分辨率重建可以应用在遥感图像、医学成像、高清晰度电视标准和合成视频变焦等领域.     

基于卡尔曼滤波的序列图像超分辨率重建算法

针对给定一序列低分辨率图像重建出一序列高分辨率图像的问题,应用卡尔曼滤波理论,将时间轴加入重建算法,把利用多幅低分辨率图像生成高分辨率图像的模型转化为利用当前低分辨率图像和上一幅高分辨率图像来构建当前高分辨率图像.通过引入信息对的概念对算法运算复杂度进行改进.实验证明与已有算法相比该方法有较好的时效性和实用性.     

基于学习的光学区域图像超分辨率重建算法的改进

针对基于学习的图像超分辨率重建存在着结果边缘模糊和速度比较低的问题,提出了通过将马尔科夫随机场运用到图像超分辨率重建,进行字典训练,随机选取训练图像块,并采用双三次插值方法放大图像颜色信息和图像的结构部分,将学习重建的图像和双三次插值得到的图像合并,得到最终结果。实验结果表明,运用峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(Stractural similarity,SSIM)来客观评价图像重建效果,本文的算法重建图像效果较好,重建时间也有了一定的提高。     

超分辨率复原技术中基于分级块匹配的运动估计

超分辨率复原技术中的运动补偿(或图像配准)是超分辨率复原过程中的首要环节.运动补偿的基本前提是运动估计问题.运动估计的方法中,在基于多目标场景的平移运动中多采用分级块匹配的方法.本文着重介绍了分级块匹配的方法极其可信度验证,并将其优缺点做了简单对比.     

基于PDE演化的视频图像序列超分辨率重建

在加权最小二乘的基础上,结合PDE正则化,提出了一种视频图像序列超分辨率重建的自适应滤波方法.详细讨论了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质,推导并给出了滤波器的递推公式.仿真试验表明该算法的重建结果相当有效,具有一定的自适应性和鲁棒性.     

基于帧间单映变换的视频序列超分辨率重建

针对帧间单映变换的视频序列提出了一种超分辨率重建算法。首先在最小二乘的基础上给出超分辨率重建的数学模型;其次采用基于模型的等级估计法估计相邻帧的单映变换矩阵;然后采用基于RANSAC的特征点匹配方法对非相邻帧进行带指导的改进估计,使其能够达到要求的亚像素级精度;最后运用共扼梯度算法进行迭代重建,并详细讨论了主要的矩阵向量乘法计算。实验结果表明该算法的重建相当有效。     

压缩感知雷达超分辨率成像

研究压缩感知理论在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) 成像中的应用. 雷达发射方位稀疏的探测脉冲,对满足Nyquist 采样定理的雷达去斜回波数据进行稀疏采样,再利用压缩感知重构算法分别重构距离向和方位向的完整的目标特性回波信号. 为了得到高分辨的雷达ISAR 像,对重构的数据在距离向
和方位向分别进行超分辨率处理. 实际雷达数据和仿真数据表明ISAR 像的分辨率有较大提高,所给出的综合方法可以降低数据量,节省雷达的时间资源,具有良好的应用价值.     

运用压缩感知理论的图像稀疏表示与重建

讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程. 采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响. 在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好. 为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率.     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

基本图像特征用于文本图像文种识别

为了解决现有方法在运算速度和识别效果上的矛盾,该文将基本图像特征用于文本图像文种识别. 按照纹理分析结构方法的观点,将纹理基元划分为7 种类型,提取描述文本图像纹理基元构成以及其空间位置关系的特征,采用支持向量机对所提特征进行训练和分类,实现文字种类识别. 实验选用有质量退化的中、英、俄、日、韩、阿拉伯等10 种不同语言文字的文本图像,结果表明该算法运算速度快,有较高的识别准确率,并对图像质量退化有较好的鲁棒性.     

测控信号随机时延对迭代学习控制系统的影响

测控信号通过无线网络传输受到的随机时延严重影响迭代学习控制系统的收敛性能. 在一步随机时延模型的基础上,得到包含随机时延影响因子的系统转移矩阵,然后分别针对测控信号发生时延的情况,研究转移矩阵内决定系统收敛速度的特征值,以及决定系统鲁棒收敛性的下三角内其他元素取值的变化情况. 由分析可知,测控信号随机时延不仅会降低系统的收敛速度,而且会影响系统的鲁棒收敛性. 尤其是控制信号随机时延,它对系统鲁棒收敛性的影响明显强于测量信号随机时延的影响. 仿真实验表明了分析结论的正确性.