一种MRF-MAP框架下的图像超分辨率重建方法

基于多帧观察样本的超分辨率图像重建是超分辨率图像重建研究中的重要方向.在马尔科夫随机场最大后验概率(MRF-MAP)框架下研究了多帧图像的超分辨率重建问题.根据给定的空间图像退化模型建立了超分辨率重建的二阶能量函数,并利用α-expansion图切算法对能量函数进行求解.考虑到α-expansion算法的规范性要求,将能量函数进行近似.针对二阶能量函数的图切算法,讨论了s-t图的构造,给出一种节点的分配方法以及t-link和n-link的赋值方式,以提高图切算法的计算效果.通过对两种类型的图像进行超分辨率重建的对比实验,表明该方法具有较好的去噪及重建效果.     

基于粗糙集和MRF的彩色图像分割方法

提出了基于粗糙集和马尔科夫随机场(MRF)的彩色图像分割方法.将图像分割分为两个阶段:粗分割阶段和细分割阶段.基于粗糙集分割方法不仅仅考虑了每个像素点的颜色特征,也考虑了像素点邻域的颜色信息,这提高了粗分割的分割精度.在基于粗糙集分割的基础上,采用颜色特征和纹理特征,建立多特征的自适应可变权重马尔科夫随机场分割模型,再利用禁忌搜索算法逐步更新像素点标记,实现图像的最大后验概率估计.传统的MRF分割模型中需要人工设定图像分割数目以及随机给定初始分割,文中的算法,初始分割和初始类别数都将由粗分割获得.实验表明,文中算法可以有效地实现彩色图像分割.     

基于Contourlet的改进加权抛物线插值图像超分辨率算法

为了尽可能地保持图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,提出一种基于Contourlet的改进加权抛物线插值算法.该算法增加加权抛物线插值的误差补偿项,利用Sobel算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像.利用Contourlet提取高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过Contourlet逆变换得到高分辨率图像.实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法考虑了全局相关性,得到了更加清晰的边缘信息.     

一种基于联合插值的图像旋转算法

针对现有的图像插值方法在图像旋转中容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象,采用新的图像表示模型,提出平面插值、球面插值、斜平面插值、双三次插值相结合的联合图像插值方法,根据待插入点周围像素点空间位置的不同,分别使用不同的插值方法,从而避免了传统的插值方法用同一个模型逼近所有像素存在的不足.示例分析和实验结果表明了联合插值方法的有效性.     

基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割算法

研究了基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割方法.该算法先对帧差图像进行简单的前背景划分,再采用均值场理论(MFT),建立马尔可夫随机场(MRF)模型,构造系统相应的能量函数.然后通过求取最大后验估计(MRF-MAP),即求最小能量函数,得出标记场,提取运动目标.实验结果证明:该算法能够很好地消除噪声,对运动目标分割具有较好的分割效果.     

基于二元多项式插值的B超图像放大算法

分析了众多传统的图像插值算法,提出了二元多项式插值算法.将所有的插值公式进行转换后都会得到一个待插入点横坐标和纵坐标的二元多项式,其每一项的系数是待插入点周围其他像素点的颜色值的运算结果.设计了 一个基于二元多项式插值的B超图像放大算法,实验结果说明了算法的合理性.     

磁共振图像的随机场分割方法

基于Gibbs分布的Markov随机场是一个重要的先验模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互作用,从而把图像的先验知识和图像分割的数学模型相结合,利用Markov随机场方法提出了脑磁共振图像最大后验概率的分割模型,并通过迭代条件方法求解,与传统的K均值算法作比较,证明了算法的有效性。     

基于MAP估计的遥感图像频域校正超分辨率算法

为解决超分辨复原中遥感图像调制传递函数过零点引起的病态问题,提出了一种基于最大后验概率估计,利用遥感系统成像模型对图像进行频域校正的遥感图像超分辨率复原算法.该算法首先假设图像满足高斯马尔科夫先验模型,使用最大后验概率估计法实现图像频谱外推.然后根据成像模型对外推的频率分量进行频域校正,去除调制传递函数过零点附近的伪信息.最后使用优化最小化方法完成数值求解,降低了计算复杂度.实验结果证明,该算法考虑了图像成像模型本身特性,对合成图像和各种地物条件下的遥感图像都能取得快速有效的超分辨复原效果.     

基于马尔可夫随机场的遥感图像分割和描述

讨论了基于马尔可夫随机场的遥感图像分割．根据卫星遥感图像的特点,建立了相应的基于马尔可夫随机场的图像分割模型．由此将图像分割问题转化成图像标记问题, 并进一步转化成求图像的最大后验概率估计的问题． 本文引进了一种基于博弈理论的决定性退火算法, 可以用该算法对图像进行标记, 该算法收敛于局部最大, 在实验中取得了很好的效果．     

基于正交离散小波的超分辨力图像复原算法

利用正交离散小波变换,通过最小化广义交叉确认函数求取小波变换渐近最优阈值,与L-R超分辨力图像复原算法结合,提出了基于正交离散小波变换的L-R法(WL-R)和单次运算小波变换的L-R法(SWL-R).算法能够较好地复原信噪比较低的图像细节,SWL-R只需1次处理过程,在保证复原处理快速有效的基础上,减少了L-R算法的大量迭代运行时间,适合于实时化的超分辨力图像处理,具有广泛的应用前景.     

基于小波变换的图像超分辨率增强算法

视频图像超分辨率增强技术具有重要的研究价值。文章在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的图像超分辨率增强算法,该算法充分利用小波多分辨率分解思想,体现图像分辨率降低的自然过程;通过估计高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值方法致使图像高频部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径,具有一定的实用价值。     

基于非均衡系数小波变换的插值算法研究

为了在不改变系统硬件的条件下获得高分辨率的图像,对双线性等传统插值方法和小波插值方法进行了分析,提出基于非均衡系数匹配的小波插值算法,通过对小波插值的各个高频子图进行降幅,并配合不同的幅度系数,获得了高分辨率插值图像.试验结果证明:这种方法运算量小、计算速度快、能提高插值复原图像的效果,应用于热图像同样有效.试验中峰值信噪比相对于双线性插值法提高0.5 dB以上.     

基于形态学边缘保持的自适应超分辨率重建

针对正则化MAP (Maximum a Posteriori Probability)超分辨率算法重建结果细节不够清晰,正则化参数选取的鲁棒性较差,运算速度慢等问题,提出基于形态学边缘保持的自适应超分辨率算法.首先基于形态学定义边缘保持算子,该算子能随着迭代过程自适应调整;其次,将该算子作用于超分辨率重建的正则项,从而...     

基于学习的彩色人脸图像超分辨率重构研究

提出了一种基于四元数模型的彩色人脸图像超分辨率重构算法.该算法利用主成分分析的主要思想,同时结合插值算法的理论,前期进行整体约束,后期进行分块处理,对人脸图像进行超分辨率重构.同时使用奇异值分解去除彩色图像中的噪声,针对主成分分析算法不太忠实于原图像的弱点进行改进;使用四元数表示彩色图像,将R,G,B三个分量同时进行处理.分析结果表明,该算法既利用了彩色分量的相关性,又提高了运算效率.     

全局重建和位置块残差补偿的人脸图像超分辨率算法

针对传统基于学习的人脸图像超分辨率算法存在高频细节信息损失过多问题,提出一种全局重建和位置块残差补偿相结合的人脸图像超分辨率新算法.首先利用高、低分辨率训练集所有样本,使用基于权值学习的全局重建算法得到初步的人脸图像,再结合图像模糊和下采样过程,产生高、低分辨率残差图像训练集,最后使用基于位置块的残差补偿算法,对初步的人脸图像进行高频细节补偿得到最终结果.对比实验结果表明,相比同类基于学习的人脸图像超分辨率算法,在将人脸图像分辨率提高4×4倍的情况下,新算法的平均峰值信噪比可提高0.65～3.55dB,可以更好地重建出局部高频细节信息.     

基于距离场的非线性图像插值分割方法

对于医学序列切片,需要图像分割技术将图像中感兴趣区域ROI(region of interest)提取并进行三维重建.提出一种基于距离场的非线性图像插值分割方法,该方法克服了软组织因灰度值分布不均匀难分割的问题,可以快速提取ROI区域.实验表明用该方法进行医学序列切片的分割,可以得到良好的分割结果,并已成功地应用于医学数据的三维重建系统中.     

基于双线性内插的图像处理算法及其优化

双线性内插放大算法在平滑图像的同时会使边缘模糊。针对此问题,提出一种基于双线性内插的增强图像轮廓优化算法,使用高通滤波器让高频分量通过,实现边缘细节锐化,提高图像轮廓清晰度。实验分析,优化算法更适于数字图像实时放大处理。