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《科学技术与工程》2017,(30)
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。 相似文献
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基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构 总被引:1,自引:0,他引:1
该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。 相似文献
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为了提高图像超分辨率重建的效率与质量,考虑到高、低分辨率稀疏表示系数的不同,改进了锚定邻域回归算法,并结合半耦合字典学习算法提出了一种快速图像超分辨率重建算法.首先采用半耦合字典学习算法得到高分辨率字典、低分辨率字典及映射矩阵;再采用岭回归算法求解低分辨率稀疏表示系数,并根据高分辨率稀疏表示系数与低分辨率稀疏表示系数之间的映射关系,得到高分辨率稀疏表示系数;然后,根据输入图像块特征寻找字典中与其最相关的字典原子,计算该字典原子所对应的投影矩阵,进行超分辨率重建.仿真结果表明:提出的算法不仅在重建速度上表现更快,重建图像的质量也得到提高,在客观指标和主观效果上均取得更好的效果. 相似文献
5.
《华中科技大学学报(自然科学版)》2017,(6):38-42
为了提高重建图像质量,减少处理时间,提出一种基于L_(1/2)正则约束的单帧图像超分辨率重建算法.该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为了有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用小波系数单支重构方法对低分辨率图像进行特征提取;而在图像重建阶段,为了解决基于L1正则模型得到的解时常不够稀疏,重建图像质量有待进一步提高的问题,采用L_(1/2)范数代替L1范数构建超分辨率重建模型,并且采用一种快速求解的L_(1/2)正则化算法进行稀疏求解.实验结果表明:与现有算法相比较,该算法在重建图像主观和客观评价指标、算法运行速度等方面均更优. 相似文献
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为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果. 相似文献
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提出了一种新的基于学习的人脸图像超分辨率重构算法,利用高分辨率图像和低分辨率图像的拓扑结构相似性,将现有的低分辨率人脸图像在低分辨率人脸图像字典中展开,在保持系数不变的同时将字典换为高分辨率人脸图像字典,最终得到待重构的高分辨率人脸图像.在系数估计时,使用主成分分析的方法,同时加入了最小全变分作为约束,算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性和人脸图像本身的内部相关性.实验结果表明,结果既保持了对原有图像的忠实性,又比较适合人眼观察. 相似文献
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张晶 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2016,(4):476-478,484
图像超分辨率一直都是图像处理领域的研究热点,提出了把图像质量评价方法用于图像超分辨率的方法.把结构相似性度量用于块匹配,搜索图像块的相似块,利用找到的相似块的加权平均重构高分辨率图像.在低分辨率图像上进行了有噪声,无噪声情况下的两种实验,实验结果证明本文提出的方法在相同实验条件下比TV,Sparsity,Softcut取得了更好的结果.进一步分析实验可以发现用结构相似度搜索图像的相似块,使得重构后的图像更加充分地保留了原图像的结构信息.本方法提供了处理图像的新思路,使得对图像质量评价的研究和图像处理的研究可以结合起来共同推动图像处理方法的创新. 相似文献
10.
《山东师范大学学报(自然科学版)》2018,(4)
结合认知构架ACT-R模型(Adaptive Control of Thought-Rational),基于邻域嵌入算法和深度学习的图像超分辨率重建方法,构建一个应用于超分辨率重建研究的ACT-R研究模型.在匹配阶段,根据低分辨率(Low Resolution,LR)测试图像的结构和内容特征,运用图像的多尺度相似性和非局部相似性,对图像进行特征提取;在选择阶段,把邻域嵌入算法分为两层,进行邻域图像块的寻找,同时构建一个端到端的深层门限卷积神经网络,把从匹配阶段得到的高分辨率无细节小图像块输入到卷积神经网络中并得到输出图像,将输出图像与高分辨率无细节小图像块相加得到该低分辨率小图像块对应的高分辨率小图像块,最后把高分辨率图像块组合成高分辨率(High Resolution,HR)图像.决策阶段,我们进行实验并与其他方法对比.结果表明,该模型对单帧图像具有良好的重建能力,在视觉效果上和客观评价标准上都取得了不错的效果,能够较好的重建低分辨率图像. 相似文献
11.
压缩感知理论被广泛应用于从少量随机观测中精确地重构原始信号,基于压缩感知理论来实现图像的超分辨率重建,在利用图像的局部稀疏性先验的基础上,采取了以下两项措施:一是通过对图像降质模型的估计,采用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)算法构建过完备字典对,依据同一图像高低分辨率观测在对应字典下稀疏表示系数相似的特点,将字典对所表示的高低分辨率图像间的映射关系带入目标函数中,避免了降采样和模糊算子难以抽象为矩阵形式对求解造成的影响;二是在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的梯度投影稀疏重构(adaptive weighting gradient projection for sparse reconstruction, AWGPSR)算法,克服了传统正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在这一步需要固定稀疏度的缺陷,可获得更加精确的稀疏表示系数。结合得到的稀疏表示系数与高分辨率字典可以重建出图像的高频分量,将重建的高频分量与低频部分融合可以得到最终的图像超分辨率重建结果。实验结果表明,... 相似文献
12.
基于高分辨率图像与其对应的低分辨率图像在转换到特定空间后有高度关联性的假设,提出一种基于共享空间稀疏表示的单幅图像超分辨率方法.该算法应用典型相关分析建立图像块对之间的联系,稀疏正则项刻画理想图像在过完备字典下的稀疏表示.实验结果表明:文中方法改善了算法执行速度,消除了图像主要边缘处的模糊与伪影,增强了图像重建质量. 相似文献
13.
《云南民族大学学报(自然科学版)》2019,(1)
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. 相似文献
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针对传统方法进行岩心图像压缩感知重构时,在低码率下容易产生细节丢失的问题,提出一种基于
K-SVD( K-Singular Value Decomposition) 超完备字典学习的压缩感知重构算法。首先根据分块压缩感知理论,将
岩心图像分块,采用高斯随机矩阵对相应层级的图像块进行观测,得到对应的观测值块,然后用MMSE
( Minimum Mean Squareerror Estimation) 方法获得初始解的估计并利用提示小波进行滤波,通过全局阈值的思想
得到自适应阈值,最后利用K-SVD 字典结合Landweber 迭代实现压缩与重构。实验结果表明,与传统方法相
比,在相同的采样率下获得的重构图像能较好地保留岩心图像的纹理信息,重构岩心图像的PSNR( Peak Signal
to Noise Ratio) 值提高约0. 1 ~ 0. 8 dB。 相似文献
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一种新型高斯噪声滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分... 相似文献
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针对稀疏表示超分辨率重建算法中稀疏表示系数正则化效果不明显、字典完备性弱以及重建图像存在虚边缘等问题,提出了一种改进的稀疏表示超分辨率重建算法.首先对正则化正交匹配追踪(regularized orthogonal matching pursuit,ROMP)稀疏表示系数求解算法进行了改进,通过引入局部约束加权来提高稀疏表示系数的精度、增强图像的纹理特性;然后,将Huber影响函数用于提取图像的先验特征信息,以增强图像特征、提升高分辨率字典的表示能力;最后,提出了基于学习的迭代反投影方法,提高了图像后处理阶段预测误差的准确性,进一步改善了高分辨率重建图像效果.实验结果表明,该方法在峰值信噪比和视觉效果上都有所提高,重建图像的纹理特性和质量得到了有效增强. 相似文献
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基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建 总被引:1,自引:0,他引:1
受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升. 相似文献