急性运动中超分辨率图像重构方法研究

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数进行求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构

该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。     

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.     

一种基于L_(1/2)正则约束的超分辨率重建算法

为了提高重建图像质量,减少处理时间,提出一种基于L_(1/2)正则约束的单帧图像超分辨率重建算法.该算法在稀疏重建字典对训练阶段,为了有效提取低分辨率图像边缘、纹理等特征细节信息,采用小波系数单支重构方法对低分辨率图像进行特征提取;而在图像重建阶段,为了解决基于L1正则模型得到的解时常不够稀疏,重建图像质量有待进一步提高的问题,采用L_(1/2)范数代替L1范数构建超分辨率重建模型,并且采用一种快速求解的L_(1/2)正则化算法进行稀疏求解.实验结果表明:与现有算法相比较,该算法在重建图像主观和客观评价指标、算法运行速度等方面均更优.     

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.     

超分辨率数字图像特征提取及重构方法研究

当前超分辨率数字图像特征提取及重构方法容易受到外界环境的干扰,导致重构结果不可靠,重构图像质量较低。为此,提出一种新的超分辨率数字图像特征提取方法,通过BRISK描述子对超分辨率数字图像特征进行提取,以提高重构图像质量。详细分析了重构约束的构建过程;在此基础上,通过低分辨率数字图像与平滑性求解获取高分辨率数字图像,从而实现超分辨率数字图像的重构。实验结果表明,采用所提的新的超分辨率数字图像特征提取及重构方法对图像进行重构,不仅匹配性能高,而且重构图像质量优、效果佳。     

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.     

基于复合稀疏约束的近似消息传递CS重构算法

压缩感知(CS)重构中的近似消息传递(AMP)算法通过迭代执行小波阈值操作和残差更新来快速准确地实现稀疏信号重构,但它所采用的小波系数稀疏约束并不适用于非稀疏的自然图像,尤其CS观测过程存在噪声干扰时.为此,文中提出了一种基于复合稀疏约束和AMP框架的CS图像重构算法,使用相似图像块低秩约束和双边滤波约束作为自然图像的联合先验信息,以改善图像规则纹理和边缘的恢复效果,从而提升算法的重构性能.无噪CS观测的重构实验表明,文中算法的峰值信噪比(PSNR)比仅用低秩约束的AMP算法提高了0.45 d B,比原始AMP算法高6.19 d B;而在含噪CS观测的重构实验中,对应的PSNR增益则分别是0.25和4.60 d B;无论是无噪观测还是含噪观测,文中算法都获得了更佳的主观视觉效果.     

基于卷积神经网络的图像超分辨率方法研究

结合认知构架ACT-R模型(Adaptive Control of Thought-Rational),基于邻域嵌入算法和深度学习的图像超分辨率重建方法,构建一个应用于超分辨率重建研究的ACT-R研究模型.在匹配阶段,根据低分辨率(Low Resolution,LR)测试图像的结构和内容特征,运用图像的多尺度相似性和非局部相似性,对图像进行特征提取;在选择阶段,把邻域嵌入算法分为两层,进行邻域图像块的寻找,同时构建一个端到端的深层门限卷积神经网络,把从匹配阶段得到的高分辨率无细节小图像块输入到卷积神经网络中并得到输出图像,将输出图像与高分辨率无细节小图像块相加得到该低分辨率小图像块对应的高分辨率小图像块,最后把高分辨率图像块组合成高分辨率(High Resolution,HR)图像.决策阶段,我们进行实验并与其他方法对比.结果表明,该模型对单帧图像具有良好的重建能力,在视觉效果上和客观评价标准上都取得了不错的效果,能够较好的重建低分辨率图像.     

考虑尺度间相关性的电缆瓷套终端红外图像去噪

为有效抑制图像噪声,提高电气设备红外诊断的准确性,采用基于小波系数尺度间相关性和双变量收缩函数的方法对电缆瓷套终端红外图像进行去噪.将图像进行小波分解,计算小波系数尺度间的相关系数,使用模糊c-均值聚类法对相关系数聚类,即将小波系数分为有效系数和无效系数两类.对无效小波系数直接进行置零处理,对有效小波系数使用双变量收缩函数进行处理,得到真实图像小波系数的估计值.最后,对处理得到的真实图像小波系数的估计值进行重构,便得到去噪后图像.含噪图像的去噪结果表明,运用文中方法能有效地去除红外图像中的噪声,且与使用传统软阈值方法去噪得到的图像对比,文中方法去噪后的图像信噪比更高,最小均方误差更小.     

基于小波支持向量回归的遥感多光谱图像分辨率增强算法

利用小波支持向量回归,实现了遥感多光谱图像分辨率的增强。首先采用非下采样Contourlet变换对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像进行多分辨率分解,再利用小波支持向量回归对分解系数进行学习和预测,获得分辨率初步提高的多光谱图像,最后再与传统的插值方法得到的结果进行融合来实现多光谱图像分辨率增强。实验结果表明:此方法借遥感全色图像的辅助获得丰富的高频细节信息,使得分辨率增强结果无论是最小均方误差还是峰值信噪比都要优于仅依靠原图像本身放大的传统方法以及其他的分辨率增强方法。     

基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原

由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.     

基于多成分字典和稀疏表示的超分辨率重建算法

为了解决单幅图像超分辨重建的问题,该文提出了一种在稀疏表示理论框架下基于多成分字典的方法。首先根据图像的退化模型,深入分析高低分辨率图像的关系,得到高分辨图像可由低分辨率图像在对应字典下的稀疏系数来重构的结论。根据这一结论,采用多成分字典分别表示图像的不同结构特征,并用匹配追踪的方法得到低分辨图像在多成分字典下的表示系数,然后在对应的高分辨字典下对高分辨率的图像进行重建,实现了基于多成分字典的单幅图像超分辨率重建。该文所提的方法对单幅图像的超分辨率重建具有较好的通用性,相对于传统的超分辨重建算法,在自然图像和卡通图像的实验中验证了算法的有效性。     

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.     

基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建

受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升.     

基于单层小波变换的自适应压缩感知图像处理

文章在未知二维图像的稀疏度的情况下,提出了基于单层小波变换的自适应压缩感知算法,保留其中的低频系数,只针对高频系数进行测量。在小波变换把二维图像分成低低、低高、高低和高高的4块之后,利用稀疏度自适应匹配追踪算法,分别对其中包含在低高块中的列、高低块中的行、高高块整体中的那些高频系数进行恢复,再进行小波逆变换重构图像。仿真结果表明,与原来的单层小波变换的非自适应压缩感知算法相比,该算法解决了稀疏度未知情况下的图像恢复问题,而且重构图像质量也得到很好的保证,例如在相同的采样率下,新算法与原算法之间的PSNR相差不过2dB。     

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。     

基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构

针对实际拍摄的亚像素信息较少的低分辨率运动图像,重构图像通常较为模糊,甚至不能分辨。为此,提出一种新的基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构方法。令沿运动方向的亮度保持恒定,通过光流场匹配实现高强度运动图像的运动估计;根据运动估计结果和超分辨率重构的基本思想,将BP神经网络看作残差神经网络的基础建立残差神经网络,对残差神经网络进行训练,参照训练样本将经插值法放大若干倍的待重构高强度运动图像作为输入,将高分辨率图像和输入图像间的残差作为输出,把输入和输出累加获取超分辨率图像,实现若干放大倍数高强度运动超分辨率图像的重构。实验结果表明,所提方法运动估计准确,重构图像清晰、质量佳。