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.     

稀疏域非局部正则化偏振图像超分辨率重建方法

利用不同偏振方向图像间具有的非局部自相似特征,提出了一种基于稀疏表示的偏振图像超分辨率重建方法.首先用主成分分析训练子字典,其次利用集中稀疏编码方法对图像块进行稀疏分解,最后用稀疏表示系数进行重建.实验结果表明,该方法能有效重建偏振图像中的边缘结构和细节信息.     

基于双边滤波器的图像超分辨率重建

超分辨牟重建是从低分辨率图像序列中重建一帧具有精细结构的高分辨率图像,是单帧插值算法无法解决的问题。本文提出了一一种基于双边滤波算子的多帧超分辨率算法,引入双边滤波作为约束项改善图像的质量,通过采用最速下降法求解相应的能量泛函。实验结果表明重建算法具有很强的鲁棒性,重建图像取得了良好的视觉效果。     

基于结构相似度衡量的图像超分辨率重建

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.     

一种基于多尺度结构自相似性的图像超分辨重建算法

多尺度结构自相似性是指图像中存在大量相同尺度以及不同尺度相似结构的性质。本文提出一种基于多尺度结构自相似性的超分辨率重建算法,该方法通过图像旋转和金字塔分解将输入图像的先验信息附加到训练库中,并对样本图像块聚类,分别训练针对各类的多个字典。在图像重建阶段,自适应选择最优字典,并利用相似图像块间的关系建立非局部约束项重建图像。最后利用迭代反投影算法进行图像后处理,进一步提升图像的超分辨率重建效果。实验结果表明,与SCSR、SISR和ASDS算法相比,本文算法能够取得边缘更为清晰的超分辨率重建效果。     

非局部多尺度融合的单帧图像超分辨率重建

现有的深度超分辨率重建模型,用堆叠多个相同模块的方式获取具有更高精度的重建结果,但未能充分考虑各层特征间的上下文关联信息.提出一种基于非局部多尺度融合的图像超分辨率重建模型.该模型采用3种模块:非局部模块、多尺度融合模块和宽激活残差模块.其中,非局部模块用于获取图像的全局特征,关注目标的核心区域;多尺度融合模块用于融合...     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

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.     

基于单帧图像的超分辨率算法

随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一.基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的函数关系.为了从图像中获取更加全面的信息,采用Guided滤波、一阶导数和二阶导数2种方法来提取特征.此外,提出了一种新的字典学习算法R-KSVD,并且改进了后项处理过程.实验结果显示,提出的算法具有较好的超分辨率效果和稳定性.     

双边加权引导图像滤波

针对经典方法对光晕等伪影抑制能力不足的问题,将双边权重嵌入到引导滤波中,提出一种新型局部方法称之为双边加权引导图像滤波．该方法目标函数为双边加权岭回归模型,此模型可通过双边滤波的迭代执行来求解．为提高计算效率,采用双边滤波的近似加速版本．通过对滤波核进行分析,可知双边加权引导图像滤波提供了比传统方法更灵活的保边及滤波控制．最后将该滤波方法的适用范围拓展到彩色图像上．为评估双边加权引导图像滤波,在保边模糊与人像磨皮这2种图像处理应用上进行试验,并进行了计算效率的对比分析．结果表明:与多数经典保边滤波方法相比,双边加权引导图像滤波产生的结果具有更好的视觉效果,所提出方法的指标BIQI、IL-NIQE、SSEQ分别达到20.082、47.026、53.103.     

基于流形学习和梯度约束的图像超分辨率重建

将改进的基于流形学习的超分辨率重建与基于梯度约束的正则化重建结合起来,提出一种新的单帧图像超分辨率重建算法.该算法首先针对基于流形学习的超分辨率重建,提出新的特征提取方法,联合归一化亮度与平稳小波变换细节子带系数两个特征矢量,提高重建性能;然后将学习得到的高分辨率图像作为初始估计,将其梯度作为目标梯度域,进行基于梯度约束的正则化重建,得到最终的高分辨率图像.与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都具有较好的重建性能.     

基于学习的人脸图像超分辨率重构算法

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.     

基于近邻嵌入逐级放大的图像超分辨率重建

针对基于近邻嵌入的图像超分辨率重建,提出带约束的逐级放大策略来提高近邻保持率,改进重建效果,并对各级放大的图像用迭代反向投影约束进行修正,减少学习过程中可能出现的误差,保证每一级的解向着正确的方向演化.此外,为充分利用测试图像本身的信息,将由测试图像得到的在线训练集与由训练图像数据库得到的离线训练集串联,构成联合训练集,进一步改进算法的性能.实验表明,与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都获得了更好的结果.     

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.     

基于生成对抗网络的单图像超分辨率重建

针对当前卷积神经网络未能充分利用浅层特征信息, 并难以捕获各特征通道间的依赖关系、 丢失高频信息的问题, 提出一种新的生成对抗网络用于图像超分辨率重建. 首先, 在生成器中引入WDSR-B残差块充分提取浅层特征信息; 其次, 将GCNet模块和像素注意力机制相结合加入到生成器和鉴别器中, 学习各特征通道的重要程度和高频信息; 最后, 采用谱归一化代替不利于图像超分辨率的批规范化, 减少计算开销, 稳定训练. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提高浅层特征信息的利用率, 较好地重建出图像的细节信息和几何特征, 提高超分辨率图像的质量.     

利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

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.