连分式插值结合卷积神经网络的超分辨率重建

基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法是数字图像处理领域近年来的研究热点。针对低分辨率图像在预处理时使用双三次插值导致图像丢失一些重要的高频纹理细节以及网络模型优化问题,文章提出了连分式插值结合卷积神经网络的超分辨率重建方法。在原有的轻量级基于卷积神经网络的超分辨率重建算法(super-resolution convolutional neural net work, SRCNN)网络模型基础上,首先采用Newton-Thiele型连分式插值函数将低分辨率图像插值到目标尺寸;然后利用3个卷积层进行图像特征提取、非线性映射、重建与优化;该文在网络收敛时利用Radam优化算法自适应地调整梯度,并且采用余弦衰减法逐渐降低学习率。实验结果表明,该网络模型能够在轻量级的卷积神经网络下获得更丰富的纹理细节和更清晰的图像边缘。     

基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法

为了解决图像超分辨率重建过程中传统边缘插值方法边缘方向定位不准确,以及边缘区域只沿着边缘点一侧进行插值,而没有考虑边缘内外侧的问题,提出一种基于边缘二值化图像的边缘方向判定算法。该算法通过边缘像素点之间的相互关系来确定边缘方向,得到的结果更加可靠;并且加入方差来判定插值侧边,有选择性地对边缘一侧进行插值,考虑了边缘判定的特征。实验结果表明,与传统的边缘插值方法相比,两种改进获得了更好的图像重建效果。     

矢/冠状图像重建的随机迭代函数系统算法

为重建高质量的矢 /冠状图像 ,以满足医生在临床诊断与治疗时更加准确地掌握患者组织器官及病灶形态的分布情况 ,采用随机迭代函数系统 (IFS)算法对序列 CT/MRI断层图像进行分形插值计算 ,提出了基于插值曲线型值采样点序列波形局部网格分形维 ,实现对仿射中的垂直尺度因子的估计方法。实验结果表明 ,采用该算法进行插值计算 ,可较好地保留图像的纹理特征 ,获得高分辨率图像。算法占用内存少、计算速度快、精度高 ,可推广应用于一般的灰度图像插值计算。     

融合有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法

为了实现对边缘像素点的高精度插值,融合有限差分、图像梯度、图像相关性提出了一种先插值再修正的Bayer彩色滤波阵列(color filter array,CFA)插值方法Bayer-CFA。首先,把CFA图像中的已知像素点作为离散的网格节点,利用像素点间的空间相关性构造插值函数。然后,结合色彩相关性设计插值G像素的水平、垂直方向的插值算子,并用梯度信息建立两个方向的权重因子,实现G平面插值;再根据G像素点左右的已知R像素点的对称性及色彩相关性构建插值函数,应用色差公式完成R平面插值,并用与R平面插值相同的方法完成B平面插值。最后,对每个插值结果,在以其为中心的3×3邻域内进行梯度修正,采用梯度信息构造8个方向的权重因子,用像素点的空间位置决定加权系数,以消除不规则边缘及纹理引起的插值误差。仿真结果表明:相较于EET算法,Bayer-CFA的彩色图像峰值信噪比提高了0.57 dB,S-CIELAB空间的色差降低了0.23;Bayer-CFA在使用梯度修正后能减少伪彩色,沿边缘方向的插值有效削弱了锯齿现象,能保留图像的边缘纹理细节。     

一种自适应窗口滤波算法研究

提出了一种滤波窗口方位、尺寸和形状都可随图像纹理结构自适应变化的开关滤波算法。滤波窗的尺寸可随图像梯度值的变化而变化,滤波窗方位排列与图像对应点像素最小梯度值方向一致。同时,为了将受噪声污染的点和图像的细节纹理像素点分开,给出了一种噪声点检测判据和开关算法流程。与传统均值、中值及相关文献提出的自适应平滑滤波算法相比,由于本文算法在降噪的同时兼顾了图像的局部纹理分布结构,因此在保护图像细节方面做得更好。仿真实验结果证明了本文算法的有效性。     

一种亚像元遥感图像的小波插值及滤波方法

该文分析了亚像元技术及相关的几种传统插值方法.针对传统插值方法拟合精度不高的缺点,提出了对两帧错半个像元的遥感图像进行小波插值与滤波的方法,即利用图像中已知点的全局信息对小波系数进行逐层估计.最后通过信息融合,将图像重构为一幅信息更丰富、分辨率更高的遥感图像.由于考虑到图像的全局信息,该算法对图像细节信息保持较好.实验结果证明了该算法优于传统方法,为采用亚像原成像技术提高航天遥感系统空间分辨率提供了一种图像融合重构的新方法.     

使用GPU编程的工业CT断层图像三维可视化技术

在具有可编程管线的图形处理器（GPU）上重新实现了传统的光线投射算法,将耗时的三线性插值和采样过程放在GPU上进行,以提高绘制速度.首先将体数据映射为三维纹理并将其载入到显存,接着通过对顶点着色程序和像素着色程序的编写将光线进入点、离开点的计算以及图像的合成运算移入GPU中,最后根据不同的采样点颜色混合公式实现不同的绘制效果.本算法通过只绘制一个代理面,避免了使用固定管线的混合操作,从而可通过自定义的混合算法来实现各种复杂的绘制效果.结论：与传统的光线投射算法相比,文中算法可快速重建出质量较高的图像,使实时绘制工业CT断层图像成为了可能.     

具有边缘保持特性的POCS 超分辨率图像重建方法

为解决利用经典的POCS(Projection onto Convex Set)算法进行图像重建时所产生的边缘模糊问题, 提出了具有边缘保持特性的POCS 超分辨率重建算法。根据待插值点的邻域特征判断该点所在区域是边缘区域还是非边缘区域, 利用改进的双线性插值算法构建参考帧, 减小了传统算法重建后图像边缘的模糊现象。结果表明, 该方法能得到具有较好边缘质量的高分辨率重建图像。     

基于参考图像的膝关节MR I超分辨率重建算法研究

针对在膝关节MR I图像重建中,传统超分辨算法存在重建图像纹理不清晰、参考图像难以与低分辨率图像纹理严格对齐等问题,提出了一种基于参考图像的膝关节MR I超分辨率成像算法.该算法利用纹理相似性,将参考图像的迁移纹理与低分辨率图像纹理自适应地对齐,丰富低分辨率图像的细节,实现膝关节MR I超分辨率成像.纹理迁移利用残差网...     

基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法

基于图像局部梯度具有明显一致性先验,提出了一种基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法。算法在恢复绿色通道时首先从垂直和水平两个方向的进行插值,得到候选插值结果。然后根据彩色通道结构相似的特点,提出利用多通道梯度线性加权估计图像局部梯度,并利用引导滤波实现用时域图像边缘结构对图像局部梯度进行一致化校验,从而提高边缘估计的精度。然后将一致化校验后的梯度特征与候选插值进行自适应融合得到最终绿色通道插值。最后依据图像通道之间的结构相似性先验,利用绿色通道结构细节实现对红色和蓝色通道重构图像的修正,从而恢复完整的去马赛克彩色图像。通过在Kodak和IMAX两个数据库进行的有效性验证,并与其他最新方法进行的性能对比,结果表明恢复图像主观视觉特性和客观评价指标都优于传统方法。此外,由于不涉及迭代和网络训练,具有高效性。     

采用分数阶微分边缘检测的图像插值

针对目前的边缘插值算法不能有效改善插值图像的中低频纹理细节的问题,研究并提出了一种基于分数阶微分边缘检测的图像插值算法.依据分数阶微分理论,设计并实现了可以有效提取中低频纹理信息的算子掩模.按照检测到的边缘纹理信息,分别对沿边缘方向、垂直于边缘方向和平滑区域的待插值像素点进行线性插值、二次插值和双线性插值.采用了峰值信噪比(PSNR)和信息熵(IE)等图像质量评价标准做定量分析和实验验证.结果表明,该方法可以得到丰富的图像纹理信息,提高了峰值信噪比,其结果符合人们的视觉感受.     

基于类Haar纹理的非结构化道路消失点检测

在非结构化道路识别算法的研究中,因其在复杂道路环境下表现出较强的鲁棒性,基于纹理特征的道路消失点检测成为了学术研究的重点。因此,为了能够准确的检测出非结构化道路中的消失点,提出一种基于类Haar纹理的非结构化道路图像消失点的检测方法,即首先设计多尺度多方向的类Haar纹理的实部与虚部模板,利用积分图技术以及垂直投影法快速计算出图像像素的纹理主方向,再采用改进的局部软投票法选出分数最大的点作为初始消失点,最后通过现有两种不同的消失点检测方法与提出的算法进行对比实验。实验结果表明提出的算法可以显著提高非结构化道路消失点的检测性能。由此得出该方法具有良好的实时性、准确性和鲁棒性。     

基于插值技术和多层折叠的可逆数据隐藏算法

现有的基于插值技术的可逆数据隐藏算法具有单层嵌入容量大等优点。然而,现有算法隐秘图像的视觉质量不是很好。针对此问题,提出了一种基于插值技术和多层折叠的可逆数据隐藏算法。该算法先对输入图像进行不重叠的2×2分块;然后对每个分块利用提出的图像插值算法生成大小为3×3的分块。为降低嵌入数据对插值像素的失真,先对待嵌入的秘密数据进行多层折叠编码;然后再嵌入到插值像素中。结果表明,提出的算法不会出现像素溢出;与最新相似的算法相比,在相同的嵌入容量条件下,该算法具有更好的视觉质量。此外,提出的算法能抵抗直方图和RS(regular singular)隐写分析。     

一种新的基于像素交迭的图像插值方法

提出一种图像插值算法，将图像像素看成矩形块而非像素点，利用插值图像的矩形像素块由尺寸放大(或缩小)的原始图像的像素所占的百分比，将原始图像做放大或缩小变换，从而在最大程度上保留了原始图像的数据．即使经过多次的缩放变换，也不至使图像失真。     

一种自适应最大相关性数字图像插值算法

提出了一种基于图像多方向最大相关性的数字图像插值算法．数字图像插值过程中不可避免会产生图像细节模糊和边缘锯齿化．同时在处理视频信号时要求有较低复杂度以满足实时信号处理．针对以上问题和要求．本根据图像空域内邻近像素点多个方向的内容相关性和几何相似性．得到一种基于图像最大相关性的自适应优化插值算法．该算法能有效解决插值后图像的锯齿效应及边缘模糊等问题．实验结果表明．该方法插值后的图像信噪比性能明显优于双线性方法．插值倍率较小时接近两次立方法．随着插值倍率增大性能也优于两次立方法．且计算量不大．经适当改进后可以用于实时视频信号处理．     

一种边缘保护的灰度图像插值算法

提出一种边缘保护的灰度图像插值算法，目的在于从低分辨率图像中复原出高分辨率的图像。首先对低分辨率图像做双线性插值放大，然后用一个二维非线性滤波器做迭代滤波处理，从而得到高质量的插值放大图像。实验仿真结果表明，该算法在插值放大图像的边缘保护方面取得了良好的效果。     

融合方向测度和灰度共生矩阵的纹理特征提取算法研究

为了解决提取图像纹理特征时所遇到的纹理方向抑制问题,提出一种融合方向测度和灰度共生矩阵的纹理特征提取算法。该算法通过灰度共生矩阵,提取图像的Haralick特征,其中包括对比度、相关性、能量、逆差矩等,然后利用方向测度引入权值因子,并将其与所提取的Haralick特征相融合,最后对融合后的各个分量进行高斯归一化处理,获取最终的纹理特征集。实验结果表明,与采用灰度共生矩阵方法相比,该算法可以有效的避免图像纹理方向的抑制,所提取的纹理特征具有更强的图像识别能力,对Brodatz标准纹理库分类的正确率也有一定的提高。     

一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法

提出一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法,分为正则化权值训练和图像内插两部分.在训练部分,根据局部窗口特征和其对应的最优正则化权值建立字典.在图像内插部分,利用加权最小二乘法估计自回归模型参数,并通过查找字典中距离当前局部窗口最近的样本获得最优正则化权值,然后使用软判决估计重建图像内插值.同时,使用EM算法修正估计出的模型参数和图像内插值.实验结果表明,与其它算法相比,所提的内插算法具有更好的主观和客观效果.     

基于交叠组合稀疏全变分的图像去噪方法

全变分作为一种常用的去噪模型,在图像去噪中较好地保持图像边缘信息,但是容易产生"阶梯效应"。为了克服这个缺点,提出一种基于快速傅里叶变换的交叠组合稀疏全变分去噪模型。首先,充分考虑图像梯度的邻域结构相识性,通过交叠组合计算像素点的梯度,以凸显平滑区域的高噪声污染点和边界区域像素点的差异。然后,基于快速傅里叶变换和交替方向乘子算法在频域中求解去噪模型。实验结果表明,新模型在保护图像边缘信息的同时,有效去除噪声,同时抑制"阶梯效应"。与几种较好的去噪算法相比,新模型的峰值信噪比、结构相识度、视觉效果、计算效率均有明显提高。     

小波变换与HMT模型的图像插值算法

 为实现图像的超分辨率处理,提出利用HMT模型简洁地表示小波系数的概率结构。小波域HMT模型根据小波系数尺度之间的持续性和指数衰减性,将图像的小波系数建模为隐马尔可夫树模型。该模型考虑了小波系数间的统计相关性,把图像插值问题表述为一个约束优化问题,获得了能够保持原始图像丰富高频信息的高分辨率插值图像。试验结果表明,该算法在一定程度上改善了传统插值算法引起的锯齿效应和平滑效应,插值后的图像在峰值信噪比和视觉效果方面都有明显提高。