一种基于视频的超分辨率图像生成方法研究

随着手持视频设备的普及,如何为这类低分辨率应用环境提供一种生成高质量图像的方法是一个值得研究的问题.讨论了如何从低分辨率、低质量的视频中创建清晰的、高分辨率图像的方法.针对当前多图像超分辨率技术没有考虑运动估计和重要帧的权值等问题,提出了一个基于时间显著性、局部图像统计特征来计算图像像素权值的方法,以实现更好的图像融合.提出的基于重要性的计算框架,降低了低质量帧的影响,显著提高了有效成分的作用.     

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。     

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.     

面向地面运动目标检测的SAR图像分辨率选取

在合成孔径雷达地面运动目标检测技术中,SAR图像分辨率的选取直接影响运动目标的检测性能. 为此,该文提出一种适合于运动目标检测的SAR图像分辨率选取方案. 结合感兴趣的目标大小从运动目标检测概率的角度出发,对不同SAR图像分辨率情况下运动目标的检测性能进行分析,以一种具有典型反射截面积的运动目标为例,给出不同目标尺寸条件下的最佳SAR图像分辨率. 该方案可广泛应用于工程实践.     

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.     

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.     

超分辨率遥感图像在水土保持监测中的应用研究

简单介绍遥感技术现状及应用,探讨了遥感图像现有的不足之处,介绍了超分辨技术基本概念及在遥感图像中的应用,讨论了遥感图像超分辨率技术在水土保持监测工作中的应用与展望.     

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.     

不同需求中扫描分辨率的设定

随着信息化的快速发展，扫描仪已广泛应用于各类图形图像处理、出版、印刷、广告制作、办公自动化、多媒体、图文数据库、图文通讯、工程图纸输入等许多领域，伴随着中国大力推行电子商务、电子办公等信息化政策，扫描仪在商用领域将会得到更加广泛地应用。在扫描图片时，选择合适的分辨率，是保证图片质量的关键。     

提高空间谱算法分辨率的DOA估计

针对传统MUSIC算法在低信噪比,小快拍数等非理想条件下分辨率下降的问题,提出了改进的基于子空间投影的MUSIC测向算法. 该算法充分利用子空间信息,采用新的特征值校正方法对噪声子空间进行加权,并与加权信号子空间投影进行空间谱合成,得到新的空间谱函数. 搜索函数极大值,就能得到来波方向. 新方法既保
留了噪声子空间算法的高分辨性能,又保留了信号子空间算法的稳定性. 计算机仿真和实测数据表明新方法有效.     

基于降低分辨率模型视频代码转换的研究

基于降低分辨率的视频代码转换模型,对运动矢量和宏块类型进行了精简.提出一种基于量化误差的自适应运动矢量模型,从而减小了搜索域,使最佳化输出运动矢量能进行快速运动估值.该方法在视频图象质量没有明显失真的前提下,改善了计算复杂度.     

资源三号卫星影像超分辨率重建

研究了迭代反投影重建的方法与基于稀疏表示和字典学习的重建方法,将两种重建
算法首次用于资源三号三线阵影像数据的重建试验,并从亮度均值、峰值信噪比、信息熵和清
晰度等四方面对实验结果进行客观分析. 重建影像结果表明：基于字典学习和稀疏表示的重建
方法获得的资源三号重建影像效果优于迭代反投影方法.     

边界轮廓特征的多分辨率弹性配准

提出一种基于边界轮廓的多分辨率弹性配准方法.首先用C-V(Chan-Vese)模型提取人脑图像的边界轮廓.接着使用模拟退火方法结合B样条插值函数来配准边界轮廓点集,在退火过程中通过使用多分辨率策略,在获得精细边界轮廓的同时加快了配准速度.最后利用B样条插值函数完成图像配准.实验结果表明,该算法在保证与同类算法相同精度的前提下,实现了快速弹性配准.     

基于小波多分辨率分析的掌纹分割算法研究

由于复杂掌纹纹线存在难以分割和有效性较低的问题,该文采用小波多分辨率分析方法构建掌纹分割算法,算法首先利用小波多分辨率对高频子图的候选子区域进行分析,将获得的相似掌纹纹线集合加以合并,并对合并相似区域的集合和二值化集合求交集得到融合图像,最后利用区域生长法和形态学去噪获得掌纹主要纹理特征.     

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。     

基于多维损失函数优化FSRNet的气象观测图像超分辨率重构算法

【目的】传统FSRNet生成的超分辨率图像存在伪影、模糊等情况,作为志愿气象观测的试点省份,河南省气象局招募了大批志愿观测站,以期解决部分气象观测图像存在较低的分辨率的问题。【方法】首先引入热图损失、目标注意力损失和对抗性损失构成多维损失函数,对FSRNet进行模块优化,使用转置卷积放大低分辨率的图像。其次对模型进行分步训练,先对低分辨率观测图像进行粗略SR网络训练,再使剩余网络融入训练。【结果】多维损失训练的引入,降低了算法复杂度,提升了粗略SR网络的性能,解决了SR网络训练时调参困难等相关问题,提高了超分辨率气象观测图像的质量。【结论】试验结果证明,本方法在气象领域观测图像的优化相比于其他算法效果更佳,可以生成质量更高、细节更加清晰的目标观测图像。     

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.