基于多字典和稀疏噪声编码的图像超分辨率重建

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.     

基于低秩约束和字典学习的图像超分辨率重建

基于学习的超分辨率重建算法通过对图像的整体信息学习进行重建,没有对图像的内部结构信息特征进行分解考虑.基于图像的低秩稀疏分解理论,本文提出一种新的图像超分辨率重建算法.在研究图像矩阵的低秩部分与稀疏部分信息特征的基础上,结合图像自身蕴含的先验信息,本文分两步对图像恢复重建.首先,将图像的非局部自相似性先验信息引入图像的基本重建模型.在该模型下利用相似图像块矩阵的天然低秩性约束得到初始估计高分辨率图像.第二步,提出一种改进的字典学习算法恢复出初始估计高分辨率图像中缺失的高频成份信息,获得最终的高分辨率图像.为了使高频成份得到更好的恢复,在字典学习样本集的构建阶段应用了一种基于低秩稀疏分解理论的样本集构建方法.实验分析表明,本文提出的算法与现有主流算法相比,在主观视觉效果和客观性能分析上都能显示出更好的优越性.     

联合局部和全局稀疏表示的磁共振图像重建方法

针对在压缩传感中独立使用全局或局部稀疏字典所分别导致的图像细节或整体图像结构信息的丢失,提出了一种联合利用局部和全局稀疏约束来捕捉磁共振图像细节和整体结构信息的磁共振图像重建算法。该算法首先从特定的磁共振图像中训练出稀疏字典,然后利用该字典进行局部稀疏编码。其次,利用预定义的全局字典来加强磁共振图像的全局稀疏性。最后,在局部和全局稀疏的共同约束下,利用非线性共轭梯度算法来对重建模型进行求解。整个重建过程可以重复迭代以逐步改善重建质量。实验结果表明:当下采样因子达到10时,相比于字典学习算法(dictionary learning MRI,DLMRI),提出的算法在重建质量上可以提高1-6dB。     

基于图像熵分块的压缩感知字典学习算法

针对传统字典学习算法预处理阶段未考虑图像内外部特征的问题,提出一种基于灰度梯度矩阵的图像熵字典学习算法.该算法通过灰度梯度矩阵计算图像块熵值,并对各图像块进行分类,每类数据组合成训练数据集,再利用基于系数矩阵的奇异值分解算法更新各类子字典.对测试图像的稀疏表示系数进行重建实验,仿真结果表明,该算法可高效训练出自适应稀疏字典,显著提高图像重建精度.      

基于局部结构相似与稀疏表示的超分辨率图像重建

稀疏表示在图像超分辨率(super-resolution, SR)重建中表现良好,但是传统的稀疏表示方法独立考虑图像块之间的稀疏性,会导致重建图像损失部分纹理结构。文章提出了一种基于局部结构相似与稀疏表示的SR图像重建算法。该算法利用局部几何结构相似的约束模型和L_1范数正则化的稀疏表示来求解图像块在低分辨率字典下的稀疏表示,以此重建高分辨率图像块。实验结果表明,该算法比传统稀疏表示方法能更好地恢复图像纹理结构,并在重建效果上具有明显的优越性。     

基于非局部相似性和分类半耦合字典学习的超分辨率重建

为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项,使用改进了的非局部约束l1范数优化问题求解算法,训练得到多组高、低分辨率字典和映射矩阵.在重建阶段利用分类稀疏表示、非局部相似性并结合残差补偿进一步提高重建精度.实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重建效果,显著提升了超分辨率重建质量.     

基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.     

面向输电线路的压缩感知图像去噪方法

传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利用图像非局部自相似性作为正则项约束并加权稀疏表达模型,提高去噪图像复原和保留细节的能力.实验选取含有自然图像和输电线路典型缺陷图像进行仿真实验测试.实验结果表明,所提出的算法不仅能够很好的保留图像纹理特征与边缘细节,对高斯噪声也具有良好的鲁棒性.     

结合图像的局部相关性及非局部相似性的多尺度分块压缩感知

标准的图像压缩感知算法未利用像素间的邻域结构信息和图像子块的自相似性。针对这一问题,本文将图像分成重叠的图像子块,用冗余字典自适应地稀疏表示图像,同时将用自回归模型表示的图像局部相关性和非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中,提出了结合图像的局部相关性和非局部相似性的多尺度分块压缩感知方法。实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比。     

基于组稀疏残差约束的自适应强噪声图像复原算法

组稀疏学习在图像去噪中显示出巨大的潜力,但现有方法仅从图像块级别考虑含噪图像的非局部自相似性,影响了强噪声图像的重建质量.文中在组稀疏复原模型中引入组稀疏残差和全变分正则化约束,将含噪图像复原问题转化为多尺度图像块匹配和减小组稀疏残差;基于干净图像的组稀疏系数预估和多尺度图像块匹配,提出了自适应图像复原迭代算法,以提升组稀疏学习算法的图像去噪和精细结构复原能力.实验结果表明,文中算法能更好地保留图像的细节纹理,减少过平滑和伪影现象,在强噪声图像复原的主、客观综合评价上优于BM3D、WNNM等标杆去噪算法.     

基于非局部稀疏特征的行人检测方法

利用周围邻域信息约束进行加权稀疏表示以达到行人检测的目的.采用Fisher判别字典学习的方法,得到一个能够更好地提取图像的具有更强辨别性稀疏特征的字典,利用图像中周围信息约束,求得该字典表示下的稀疏特征,并根据对当前图像块的稀疏表示残差进行分类.INRIA数据库的实验表明非局部稀疏特征具有明显的区分能力.同时,对行人目标进行邻域约束,能够有效地表示出同目标区域的稀疏特征.     

基于非局部稀疏表示的立体图像的超分辨率重建

针对在立体图像的超分辨率重建过程中,需要分别对低分辨率的彩图和同场景的深度图进行超分辨率重建的问题,提出了一种基于联合稀疏表示的立体图像的超分辨率重建方法.该方法在非局部中心稀疏表示重建方法的基础上,利用彩色图像与同场景深度图像的耦合相关性,通过构造联合特征图像块来学习彩色和深度图像的联合字典;然后构造彩色和深度图像块的联合编码增量作为正则项,利用迭代优化算法求解模型,进而同时重建高分辨率的彩色和深度图像.为验证算法的有效性,在Middlebury数据集上对重建结果进行了主、客观评估,并与不同算法进行了比较.实验结果表明,在客观指标和主观视觉效果上,本文提出的算法可以同时获得令人满意的彩图和高质量的深度图.     

联合稀疏表示和总变分正则化的超分辨率重建方法

为提高基于稀疏表示的图像超分辨率重建的质量,该文提出了联合稀疏表示与总变分正则化的超分辨率重建算法。首先,在字典训练阶段,从具有相似统计特征的训练图片中获取图像块,作为训练字典的样本,并用K-SVD算法进行字典训练,得到高、低分辨率的字典。在稀疏编码阶段,根据局部稀疏编码模型求解出低分辨图像的稀疏表示系数,再利用稀疏表示系数和高分辨率字典对输入低分辨率图像进行重建,得到高分辨率图像。最后,将重建得到的高分辨率图像进行总变分正则化优化,进一步提高重建效果。仿真实验结果表明,该算法在客观评价指标和主观视觉效果上,图像质量都有明显提高。     

基于半耦合字典的快速图像超分辨率重建算法

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.     

改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复

针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题，提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先，采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解，获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像，解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后，提出了多重字典自适应学习的稀疏方法，将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类，构建多重稀疏子类字典，并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着，引入脉冲耦合神经网络机制，修复壁画图像的高频结构子带.最后，通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明，该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息，所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.     

基于非局部自适应字典的SAR图像迭代去噪算法

为了更好地利用SAR图像携带的信息,相干斑噪声的抑制成为各国学者研究的热点之一.结合稀疏表示理论和图像的非局部自相似理论,提出了一种基于非局部块匹配与自适应字典的K-singular value decomposition(K-SVD)的synthetic aperture radar(SAR)图像迭代去噪算法.首先,在每次迭代中,利用非局部块匹配算法对上一次迭代的结果进行匹配分组,然后对每组相似块进行自适应字典更新,并用图像块替换字典原子来提高字典训练的效率,最后通过K-SVD的迭代实现SAR图像的去噪效果.实验结果表明,该算法具有更好的去噪能力,能更好地保持图像的细节和纹理等有用信息.     

基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing, AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20～1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。     

字典原子优化的图像稀疏表示及其应用

为了提高图像稀疏表示性能,提出了一种有效的结构化字典图像稀疏表示方法.针对过完备字典构造和稀疏分解中原子筛选问题,提出了一种基于灰色关联度的字典原子筛选和结构聚类方案.首先,对测试图像分块处理,利用块作为原子样本;然后,计算原子间的灰色关联度,并设置原子灰色关联度的筛选准则;最后,利用结构特征对原子聚类,构造图像稀疏字典.算法利用灰色关联度选择表征能力强的原子,提高字典的表征能力,缓解了传统字典设计对原子个数的依赖;同时,降低了算法的复杂度.将该方法得到的字典用于图像去噪,结果表明,视觉效果明显优于同类算法,峰值信噪比提高2 dB左右,且算法复杂度显著降低.     

基于双稀疏模型和非局部自相似约束的超分辨率算法研究

在基于稀疏表示的图像超分辨率方法中,字典的选择对最终重建质量具有重要影响.目前K-SVD作为基于外部样本学习的过冗余字典在图像重建领域取得广泛的成功,但同时也限制信号输入维度,带来信号降维过程的信息损失.针对这一问题,提出引入一种双稀疏模型,结合结构化字典和非结构化字典优点,避免降维过程信息损失同时保证训练精度;重建阶段引入非局部自相似性约束,迭代求解稀疏系数,降低编码噪声,最终重建高分辨率图像.实验结果表明,该算法在图像质量客观评价指标上优于对比算法,并且在主观视觉效果上获得更清晰的边缘等细节信息.     

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.