基于多字典学习的车牌图像超分辨率重建方法

车牌识别作为智能交通系统中的关键技术,具有十分重要的应用前景.本文提出了一种改进的车牌识别算法.采用K-均值算法对高分辨率车牌图像样本进行聚类,并按类学习相应的子字典,从而有效地减少了字典中原子的数目,提高了算法的运行速度.再采用自适应的正则化参数法和反向投影法对图像进行全局优化,既保留了图像的更多细节特征,又起到较好的去噪效果.仿真实验结果表明,该算法从主观和客观效果上均有效地改善了重建的车牌图像质量.     

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.     

一种改进的在线字典学习图像超分辨率重建算法

为提高重建图像的质量,详细表达图像高频细节信息,提出了一种改进的在线字典学习图像超分辨率重建算法.该算法在稀疏重建的字典训练阶段,采用在线字典学习以获取最优的超完备字典.在稀疏系数表示阶段,考虑图像多尺度间的冗余信息,构造L1范数正则项补偿对,抑制稀疏系数噪声提高重建效果.实验表明,该算法可更好地恢复图像细节,在客观评价和主观视觉感知上图像的重建质量均有所提高.     

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.     

基于双层混合字典学习的图像超分辨率复原

提出了一种新的字典学习法用于图像的超分辨率复原,即双层混合字典。其中,第一层字典采用半耦合字典,确保了复原过程的灵活性和准确性,并结合稀疏表示算法得到第一层复原图像;为了不影响算法的整体运算速度,第二层字典采用分类字典,并利用原始图像与第一层复原图像的差值作为高分辨率样本,以便能恢复更多的高频细节。实验结果表明,本算法与传统的基于单一字典的图像超分辨率算法相比,无论是在视觉效果上,还是峰值信噪比(PSNR)指标,都取得了更为理想的效果,有效地改善了降质图像的质量。     

基于ODL双字典学习的遥感影像超分辨率重建

为了提高遥感影像超分辨率重建的质量,提出了一种基于ODL双字典学习的遥感影像超分辨率重建算法.该方法首先将影像高频成分分为主要高频成分和残差高频成分,然后建立字典稀疏模型,运用ODL字典学习方法得到主字典和残差字典,采用渐进式的字典学习方式,逐步恢复缺失的高频成分,并在稀疏字典生成阶段和影像重建阶段分别设置了两个不同的正则化参数,从而生成更高质量的遥感影像.分别采用不同大小的遥感影像进行实验验证,将此算法与KSVD和ODL算法进行比较,结果表明,此算法在主观评价和客观评价上都有明显改善.     

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.     

基于深度学习的红外图像超分辨率重建

为提升红外图像分辨率,本文构建了用于红外图像超分辨率重建的IEDSR(enhanced deep residual networks for infrared image super-resolution)网络。该网络在EDSR网络模型的基础上加入了池化层,避免了EDSR(enhanced deep residual networks for single image super-sesolution)网络移除批正则化层(batch normalization, BN)可能会带来训练困难的问题。同时考虑到红外图像对比度低、纹理不明显的特性,在残差块内加入新的卷积层和激活层,通过增加网络深度扩大局部残差模块的感受野,有利于恢复图像的局部细节信息。最后利用增强预测算法对重建图像进行优化,提升重建精度。实验结果表明:本文算法重建的红外图像在主观视觉效果与客观指标上较传统红外图像重建方法均有所改善,具有较高的实用价值。     

基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述

图像超分辨率重建(super-resolution, SR)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在目标检测、医学成像和卫星遥感等领域都有着重要的应用价值.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的图像超分辨率重建方法取得了显著的进步.为了把握目前基于深度学习的图像超分辨率重建方法的发展情况和研究热点,对一些最新的基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了梳理,将它们分为两大类(有监督的和无监督的)分别进行阐述.然后,在公开的数据集上,将主流方法的性能进行了对比分析.最后,对基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了总结,并对其未来的研究趋势进行了展望.     

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SQI的超分辨率图像重建算法

提出了一种基于自商图像(Self Quotient Image-SQI)的超分辨率图像重建算法.该方法首先利用SQI提取光照不变量作为图像特征,并假设光反射分量具有分段平滑的特性,近似认为每一个小的图像块具有相同的增益系数;然后在流形学习的框架下,借助局部线性嵌套的思想构建高分辨率图像和低分辨率图像块间的关系,从而实现了超分辨率重建和图像增强.仿真结果表明,该算法有效地克服了传统方法受光照因素影响的缺点,在提高分辨率的同时克服了光照因素的影响,特别是对阴影效应的消除具有明显效果.     

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.     

深度学习单帧图像超分辨率重建研究综述

单帧图像超分辨率重建(single image super-resolution reconstruction,SISR)是一类典型的不适定问题,具有广泛的实际应用价值.近年来,基于深度学习的SISR方法的研究已经取得长足的进展,其性能大大超越了传统的方法.本文将SISR研究归纳为两大挑战性问题:SISR的建模和面向真实场景的领域自适应问题.基于此,将当前基于深度学习的SISR方法划分为有监督的SISR和不成对的SISR.进一步简单介绍SISR的应用情况.最后,总结并探讨未来SISR研究的发展方向.     

采用深度学习的快速超分辨率图像重建方法

为满足实际工业生产需要,提出一种基于深度学习的快速超分辨率图像重建方法.采用一种快速的卷积神经网络结构,使用级联的小卷积核以取得重建速度上的提升,加深卷积网络以取得重建质量上的提升.实验结果表明:在标准的公共数据集上,该算法重建的高分辨率图像在主观视觉感受和客观的图像质量评价(峰值信噪比)上取得较好的效果,且重建时间大大缩短;将算法应用在实际的项目中,能达到阈值分割后准确检测物体的标准,减少企业对高额工业相机的经济开支.     

基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法

基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像处理.本文利用K-SVD字典学习算法并应用于MR图像重建.将字典学习等价于一个二次规划问题,学习得到的字典能有效描述图像特征.基于学习所得的字典,获得图像的稀疏表示,并重建原始图像.实验结果表明,与Zero-filling方法相比,本文的重建结果能更好地保留图像细节信息,获得更高的SNR值.     

基于GAN的图像超分辨率重建算法研究

SRGAN是一种基于生成对抗网络的超分辨重建方法,其生成的高分辨率图像质量较传统方法有着明显提升,然而SRGAN存在着训练过程不稳定,图像浅层特征未充分使用等问题,很大程度上影响到了生成图像的质量。本文提出了一种特征增强改进的SRGAN模型,该模型使用信息蒸馏块进行特征纹理信息的增强,并消除图像特征中的冗余信息。此外,使用相对平均鉴别器替代原始SRGAN中的二分类鉴别器,保证了GAN网络训练的稳定性。本文基于4倍放大因子的超分辨重建任务,在BSD100数据集上进行实验结果的质化评价和量化评价。实验表明,本文方法较之SRGAN在训练过程中具有更好的稳定性,生成的图像具有更清晰的细节纹理,取得了更佳的图像超分辨率重建效果。     

基于SinGAN的岩石薄片图像超分辨率重建

岩石薄片图像对研究石油地质特性以及油气勘探都有重要的意义.由于各种因素的限制,获取到的岩石薄片图像经常会出现分辨率较低的情况,一定程度上限制了研究者对其细节信息的掌握.而一般的神经网络超分辨率算法都需要大量的数据作为训练集,为了提升岩石薄片图像超分辨率重建算法纹理细节信息还原能力,本文利用单图像生成式对抗网络,不需输入...     

基于生成对抗网络的图像超分辨率重建

借助深度学习方法,通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征表示属性类别或特征,发现数据的分布式特征表示。采用生成对抗网络作为神经网络框架,实现了图像超分辨率的重建。