基于稀疏分解和预滤波处理的机载SAR图像超分辨率重建

提升图像分辨率一直是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像处理的一个重要方向。该文对低分辨率SAR图像受相干斑噪声影响导致超分辨率重建性能下降的问题进行了研究,提出了一种基于字典稀疏表示和预滤波的超分辨率重建流程。对低分辨率雷达图像的稀疏表示可以实现图像不同结构成分信息的分解,然后采用复数神经网络实现模糊核的校正以及预滤波,从而提升图像质量以及低分辨率SAR图像与超分辨率网络的匹配程度。通过上述处理流程可以避免更改网络训练设置的复杂操作,达到改善重建图像的性能,同时抑制了超分辨率网络对相干斑噪声的放大。实验验证表明,加入低分辨率SAR图像的预滤波处理步骤后,超分辨率网络的重构结果在视觉效果及客观指标上都获得了明显提升。     

基于多阶结构表示的超分辨率重构图像质量盲评价方法

为了客观地预测超分辨率重构图像的质量,提出了一种基于多阶结构表示的超分辨率重构图像无参考质量评价方法.利用多阶导数信息表示超分辨率重构图像的主要结构和细微纹理,并利用局部二值模式提取超分辨率重构图像的多阶结构特征;结合主观分数,利用随机森林回归训练图像质量预测模型,再利用模型预测待测图像的质量.为了证明该算法的有效性和...     

基于灵活LBP纹理字典构造及多特征描述的改进SCSR算法

针对超分辨率重构字典对结构区分度不够、在最优匹配原子搜索中耗时太长的问题,提出了一种多特征联合的分级字典(MFJD).首先,分别用边缘块梯度特征和纹理块局部二值模式(LBP)特征来构建两种分类字典,用于逼近不同类型结构;其次,采用树结构来聚类原子,实现同一字典下的快速原子匹配;最后,引入双边总变分(BTV)正则项来约束重构结果.实验表明:与经典稀疏编码超分辨率重构(SCSR)算法相比,MFJD多特征联合的分级字典使重构图像的PSNR值提高了0.2424 d B,使平均结构相似度(MSSIM)和特征相似度(FSIM)分别提高了0.0043和0.0056;由于结构分类字典维数降低,重构时间降至SCSR算法的22.77%.     

基于块分类的图像加权结构相似度

图像质量评价方法用来评价图像质量或图像处理算法的优劣,在图像处理领域至关重要。Zhou Wang等人提出的结构相似度图像质量评价方法,具有计算简单、性能优越的特性。但其不足之一是没有区别对待图像的边缘块,细节块和平滑块,仅简单地取子块结构相似度（SSIM）的平均值而得到整幅图像的平均结构相似度MSSIM。基于此,本文提出了一种基于图像块分类的加权平均结构相似度（WSSIM）的图像质量评价算法,并进行了大量的仿真实验,实验结果证明,本文所提算法明显比MSSIM更加符合人眼视觉系统特性（HVS）。     

超分辨率数字图像特征提取及重构方法研究

当前超分辨率数字图像特征提取及重构方法容易受到外界环境的干扰,导致重构结果不可靠,重构图像质量较低。为此,提出一种新的超分辨率数字图像特征提取方法,通过BRISK描述子对超分辨率数字图像特征进行提取,以提高重构图像质量。详细分析了重构约束的构建过程;在此基础上,通过低分辨率数字图像与平滑性求解获取高分辨率数字图像,从而实现超分辨率数字图像的重构。实验结果表明,采用所提的新的超分辨率数字图像特征提取及重构方法对图像进行重构,不仅匹配性能高,而且重构图像质量优、效果佳。     

一种基于扩散驱动先验技术的图像超分辨率重构方法

当输入图像因污迹、噪声和采样而严重退化时,目前基于Papoulis-Gerchberg(PG)算法的大多数超分辨率方法表现不佳.因此,提出了一种基于扩散驱动先验和PG算法的超分辨率方法,能够在提高图像分辨率的同时,估计缺失的高频分量.首先提出了一种新型扩散驱动平滑的先验,能够在平坦和轮廓区域之间自动平衡作用,确保正则化水平以产生清晰图像.然后,将PG算法引入到迭代过程中,以估计重构场景中缺失的小规模特征.实验结果表明,相比现有的超分辨率方法,提出方法的峰值信噪比和结构相似指数结果更高,重构图像更加清晰且无伪影.     

基于图像块分类的加权结构相似度

基于结构信息的图像质量评价方法--结构相似度(SSIM)方法计算简单、性能优越,但该方法仅简单地将各子块SSIM的平均值作为整幅图像的平均结构相似度(MSSIM),而人眼对图像不同区域的视觉灵敏度不同.为此,文中提出了一种基于图像块分类的加权平均结构相似度(WSSIM)的图像质量评价方法,即先将图像分块并将子块区分成边缘块、细节块和平滑块三类,然后对不同类型块的SSIM值赋予不同的权值,最后计算得到整幅图像的WSSIM.实验结果证明,文中方法明显优于MSSIM和基于方差加权的SSIM.     

基于正交匹配追踪算法的急性运动超分辨率图像重构方法

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

一种快速小波子带分形图像压缩编码方法

在小波变换相邻子带块预测编码的基础上 ,提出了一种快速小波子带分形图像压缩编码方法 .根据小波子树结构性相似的特点 ,把块预测搜索范围限制在子树附近 ,大幅度减少图像小波子带分形编码时间 ;然后采用在上一级恢复子带的基础上进行分形预测编码、对较低分辨率子带中分形预测误差较大的块直接进行编码等新的编码方法 ,以提高恢复图像质量 .实验结果表明 ,该方法在图像压缩编码时间大幅度缩短的同时 ,恢复图像质量也有所提高     

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.     

急性运动中超分辨率图像重构方法研究

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数进行求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

基于自回归正则化和稀疏表示的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建中稀疏系数解不精确和重建图像质量不理想的问题,本文提出了一种空间自回归正则化的超分重构算法.该重构算法联合稀疏K-SVD方法训练一个具有相同稀疏系数解的相对应于高低分辨率图像块的字典对,在此基础上利用自然图像本身具有的局部自回归性先验知识来对图像进行处理,经过模型的训练和选择引入正则化项,实现图像的局部约束,从而完整构造了基于正则化的稀疏编码目标函数,为了进一步实现图像去模糊得到清晰图像,利用退化模型实现全局约束.实验结果表明:与Bicubic、NE和SCR等算法相比,本文算法在主观视觉效果和客观评价指标方面都有了一定地提升.     

超分辨率重构图像的噪声分析与消除

在超分辨率重构图像中,可以观察到四种不同的重构噪声,分别是边缘振荡效应、梳毛效应、边缘锯齿效应和方块效应.本文提出了一种能同时有效地滤除这四种重构噪声的边界自适应滤波算法.实验结果表明,该算法能在保持图像细节信息的同时较好地滤除各种重构噪声.     

基于正则的POCS无源毫米波超分辨率重建

针对无源毫米波图像普遍存在分辨率不高的问题,提出一种基于正则化技术的超分辨率重建方法.在具体的成像模型基础上,对获取的无源毫米波图像序列进行基于正则的凸集投影(POCS)处理.将正则化条件作为POCS的一个凸约束,使得到的高分辨率图像在平滑噪声的同时能很好地保护图像的纹理细节.实验结果表明,该方法还可以提高图像的分辨率,是一种较好的无源毫米波超分辨率重建方法.     

基于超分辨率分形解码和误差补偿的图像插值算法

插值是图像处理中的基本问题,现有的插值算法无法对具有复杂结构和丰富纹理的图像进行准确有效插值.对图像进行四叉树分形编码,确定相应的最优线性变换参数,建立具有相似关系的"子块-父块对";根据块之间的相似关系与图像分辨率无关的特点,以超分辨率分形解码的方式对吸引子进行重建,进而得到插值图像;对分形编码的拼贴误差进行双立方插值,并以此作为补偿项对插值图像进行修正,进一步提高插值精度.标准测试图像的实验结果表明:与经典算法相比,分形插值能够对图像的结构细节实现准确有效的恢复,不会造成边缘模糊和锯齿效应,具有较高的插值精度和图像质量.     

基于密连接生成对抗网络的图像超分辨率重建

为了使超分辨率图像展现更好的视觉效果,在基于生成对抗网络的超分辨率算法基础上,改进生成器网络,加入密连接块,使网络在更少参数、更低计算成本、更短训练时间的情况下,实现更优的性能.为了促进图像的空间平滑性,在优化问题中,使用内容损失函数和Total Variation Loss一起约束噪声.输出图像选取VGG19的19、16、13、10、7层输出对比结果,加强了不同尺度图像的特征融合.主观视觉效果显示,该方法重建后的图像质量有所提升,重建后的图像细节信息有所增加;同时,用于评价图像重建质量的峰值信噪比(PSNR)提升了1.30dB,结构相似性(SSIM)提升了0.03.     

基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原

由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.     

基于迭代控制搜索策略的分形图像压缩算法

针对分形图像压缩算法编码时间较长的问题,提出了一种基于迭代控制搜索策略的快速分形图像压缩(ICSS)算法.当值域块寻找匹配的定义域块时,通过分形码的迭代更新次数来控制搜索过程,设置搜索终止条件,去除搜索过程中的低效搜索和无效搜索;同时计算图像块相似度时采用等距采样图像进行降维处理,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与经典算法文献算法相比,本文算法在保持图像压缩比不变的情况下,能获得更好的重建图像质量,且编码速度显著提升.     

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.     

NRIQA模型的人类视觉系统补偿方法

在暗视觉环境下,人类视觉对比度分辨率非常低.针对低照度图像,提出一种基于无参图像质量评价体系的补偿方法(NR-IQA).首先,建立一种用于提取视觉评价参数的数学模型.其次,建立最好图像质量评价综合函数,用于评价图像补偿的质量.然后,计算评价函数和补偿因子k的数学关系.这种自动寻优方法用于迅速获取暗视觉下的最佳图像质量,特别是在视频图像处理中的实时补偿.