基于改进IBP算法的图像超分辨率重建

针对传统IBP算法存在对图像细节获取能力差,重建图像清晰度不高的问题,提出一种改进方法.该方法利用小波包图像融合技术,获取所有低分辨率图像高频绝对值最大的值,与均值低频进行小波包重建,得到重建低分辨率图像.以该图像为参考图像,进行迭代反投影,获得高分辨率图像.改进后的算法增加了迭代反投影方法对高频信息的获取能力,提高了...     

一种基于子像素配准视频超分辨率重建方法

为了提高视频的空间分辨率,提出了一种利用帧间运动信息进行超分辨率重建的方法。对于整个视频的重建,提出了一种基于滑动窗的分段重建模型。在每一个滑动窗中,首先对相邻帧进行子像素级精度的运动配准;然后通过迭代反投影算法进行超分辨率重建。在配准算法中,提出了一种基于四参数刚体变换模型的配准方法,通过迭代求解和高斯金字塔图像模型由粗及精地进行运动估计。分别对模拟图像及实拍彩色视频进行重建,实验结果表明,该配准算法具有较高的精度,重建算法取得了较高的峰值信噪比(PSNR)值,重建视频具有更好的视觉效果和更高的分辨率能力,可被广泛应用于在帧间主要存在平移和旋转运动的视频序列的超分辨率重建。     

视频超分辨率重建技术综述

在获取视频过程中,有许多因素会导致视频质量的退化,使得视频的空间分辨率降低;而摄像机曝光时间和拍摄帧率又限制了视频的时间分辨率。视频超分辨率重建是一种能有效提高视频时间分辨率和空间分辨率的方法,已经在计算机视觉和图像处理等领域引起了广泛关注。详细阐述了视频超分辨率重建研究的概念和必要性,并较全面地回顾了超分辨率技术近年来的发展历程,对视频超分辨率重建中关键问题进行了较为深入的分析,指出了当今研究难点和今后的研究方向,对视频超分辨率重建的应用前景进行了展望。     

基于L曲线的自适应时空正则化视频超分辨率重建

为了解决视频超分辨率重建的病态问题,以得到良好的重建效果,提出了一种新颖的视频超分辨率重建算法。在算法中引入了时空联合正则化算子,通过视频帧本身的空间平滑信息和视频相邻帧的帧间相关先验信息的引入,提高了解的质量;同时,为了选择合适的时空正则化系数,提出了基于L曲线的自适应时空正则化系数计算方法,可以自适应地计算合适的正则化系数。通过对模拟图像序列和真实视频序列的实验结果表明,算法能得到较为精确的解,重建出具有良好视觉效果的高分辨率视频。     

压缩视频超分辨率重建技术

超分辨率图像重建就是由低分辨率图像序列来估计高分辨率图像,而压缩视频的重建正成为当前研究的热点。本文首先分析了压缩视频重建的基础,建立了高、低分辨率图像间的关系,给出了量化噪声和运动矢量的模型;接着对目前最具有代表性的最大后验概率(MAP)算法、凸集投影(POCS)算法和迭代反向投影(IBP)算法进行了详细的阐述,并分别给出了实验结果;然后分析了运算的复杂度,介绍了几种实时化方法;最后针对目前存在的问题进行了展望,指出降质模型、运动估计、重建算法和实时应用将是今后研究的重点。     

基于改进相容函数的超分辨率图像重建

提出了一种基于机器学习的超分辨率(SR)改进算法。首先建立一个包括低分辨率(LR)图像及其相应的高分辨率(HR)图像的训练样本集,为LR图像提供了HR的图像解释。把训练集中的每一幅图像分成若干个图像块,每一个图像块作为马尔可夫随机场(MRF)模型的结点,MRF模型参数从这些训练样本中学习得到,通过对训练样本中的LR图像块进行k-均值聚类减少计算开销,并用k-均值的聚类结果提出了一种新的相容函数形式。实验结果表明,该算法是可行的,并与同类算法相比能取得较好的结果,使得SR后的图像更平滑自然。     

基于边缘增强的深度图超分辨率重建

准确的深度图像获取是计算机视觉中的一个难题 。传统的立体匹配得到深度的方法不仅计算量大,而且在纹理稀疏与重复区域往往存在较大 的误差。主动式深度传感器虽然解决了这些问题, 但其获取的深度图存在着分辨率低和易受噪声干扰的问题。因此,本文提出一种结合彩色图 像信息 的深度图超分辨率(SR)重建方法来提高深度图的质量与分辨率。首先运用自回归(AR)模型 下的非局部均值(NLM)算 法获取初始的上采样深度图;然后利用边缘提取与边缘修复算法优化深度图。实验结果表 明,本文提出的方法能够生成误差更小、主观质量更好的高分辨率深度图。     

超分辨率重建算法在热红外图像中的应用

高空间分辨率的热红外图像能够提供更多关于目标场景的细节信息,因而在 计算机视觉、医学和遥感等诸多领域有着广泛的应用需求。由于通过提升热红外相机硬件性 能的方式往往需要付出高昂的代价,因此我们选择通过超分辨率重建的方式来提高热红外图像的空间分辨 率。本文所重建的热红外图像来源于舟山航拍试验,所用热红外相机由自主设计搭载。分别采 用凸集投影法和迭代反投影法对热红外序列图像进行了超分辨重建。实验结果表明,这两种算 法均能有效提高热红外图像的空间分辨率。     

改进的基于邻域嵌入的图像超分辨率重构

为了提高传统的基于邻域嵌入的图像超分辨率重构算法的时间效率,采用了一种利用图像块方向信息进行邻域选择和训练集分类的新方法。该方法首先利用图像块方向的不同对训练集进行分类,然后在分类后的子训练集中选择与待重构图像块的方向相似的图像块作为邻域进行重构,并对重构结果进行迭代反投影全局后处理,进一步提高重构质量,最后对改进方法进行数值实验验证。结果表明,该方法不仅把超分辨率重构的时间效率提高了10倍以上,而且重构质量也得到了改善,具有较好的实际应用价值。     

基于压缩感知的超分辨率图像重建

针对传统的超分辨率(SR)图像重建方法需要多幅亚 像素图像配准带来的配准误差以及高成本问题,本文将目前迅速发展的压缩感知(CS)理论 引入SR成像,利用大多数自然图像普遍具有的稀疏性,提出一种基于CS的单幅图像SR重建方 法, 不需要其它任何额外的信息采集,可以在单次拍摄条件下捕获的充分数据实现图像 的SR重建。模拟实验表明,本文提出的方法在重建效果和重建时间方面显著优于耦合字典学 习(CDT)方法,在主观视觉质量及其客观信噪比(SNR)度量 方面都具有优势,且实现方法较为简单,具有重要的应用前景。     

基于聚类字典的图像超分辨率重构算法

针对图像超分辨率(SR)重构在空间邻域选取过程中 细节特征易被大幅度特征分量淹没的问题,提出 一种基于聚类字典的SR重构(DD-NE)算法。图像SR重构是利用信号处理方 法来提高图像分辨 率,针对NE算法在空间邻域选取时细节信号易被大幅度信号淹没的问题,对输入图像及邻域 利用聚类字典进行 稀疏分解。从大、小幅值表示系数中分别重构大、小幅度特征子图,保护邻域计算中的小幅 度特征,并将 低分辨率(LR)图像库及输入图像使用聚类字典表示。细节信号以字典原子的形式得到表达 ,空间邻域度 量转换为字典原子间的度量,从而细节特征对邻域的选择更加准确。实验结果表明,相对于 NE算法,本文算法图像SR 重构的峰值信噪比(PSNR)值平均提升了1.1dB,有效改善了重构效果;重构时间仅为NE算法的30.9%。     

基于先验信息与密集连接网络的人脸超分辨率重建方法

图像超分辨率在医疗和安防等领域应用广泛,本文针对传统超分辨率重建(super-resolution reconstruction, SR)方法无法重建出边缘特征图像的不足,提出了一种先验信息与密集连接网络模型的重建方案,利用考虑输入统计信息的残差特征的不同组合,引入了多注意力模块,通过与主干网络结构协作,在不增加额外模块的情况下提高了网络性能。新提出的模型与现有复杂结构的技术(state-of-the-art, SOTA)模型相比,具有更好的性能。为了避免输入的身份特征会急剧漂移的问题,提出了一种基于先验信息引入注意力机制网络模块来分辨真实低分辨率(low resolution, LR)对应物的模型,这种模型在捕获运动噪声等方面具有优势。经实验验证得出,本文方法相比其他主流方法,在评价指标和主观可视化分析方面更具优势。     

一种新的正规自适应边缘保护的超分辨率算法

主要提出了一个新的正规自适应超分辨率算法.正规项只惩罚图像中可能包含有大量噪声的低频部分,同时保护图像中可能包含有锐利边缘的高频部分,其中,惩罚阈值自动地被一个线性函数决定.对于正规参数的选择,这里不采用固定的正规参数而是提出一个对数函数在每次迭代时自适应地选择正规参数.该算法经过仿真实验和真实的红外图像测试,实验结果显示该算法鲁棒性好,可以有效复原图像细节.     

Study on infrared image super-resolution reconstruction based on an improved POCS algorithm

Aiming at the disadvantages of the traditional projection onto convex sets of blurry edges and lack of image details, this paper proposes an improved projection onto convex sets (POCS) method to enhance the quality of image super-resolution reconstruction (SRR). In traditional POCS method, bilinear interpolation easily blurs the image. In order to improve the initial estimation of high-resolution image (HRI) during reconstruction of POCS algorithm, the initial estimation of HRI is obtained through iterative curvature-based interpolation (ICBI) instead of bilinear interpolation. Compared with the traditional POCS algorithm, the experimental results in subjective evaluation and objective evaluation demonstrate the effectiveness of the proposed method. The visual effect is improved significantly and image detail information is preserved better.     

一种基于凸集映射的高分辨率图像恢复算法

介绍了一种基于凸集映射(POCS)算法的高分辨率图像恢复方法，通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复高分辨率图像的差异，仿真结果表明，该方法有助于改善高分辨率图像的恢复质量。     

基于分布式压缩感知的全极化雷达超分辨成像

基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性.     

一种基于先验生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法

针对人脸超分辨率算法中图像失真大、缺乏细节特征等问题,提出了一种基于先验知识的人脸超分辨率重建模型。通过在超分网络中加入纹理辅助分支,为重建过程提供额外纹理结构先验,以生成精细的面部纹理,恢复高分辨率纹理图。同时引入级联叠加模块对纹理辅助分支进行反馈。设计特征融合模块,将纹理特征图与超分分支特征图融合,获得更好的纹理细节;将纹理损失融入损失函数,以提高网络恢复纹理细节的能力。4倍放大因子下,该方法的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)、结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)比现有方法至少提升1.082 5 dB和0.036,无参考图像质量评价(Natural Image Quality Evaluator, NIQE)至少降低1.690 2;8倍放大因子下,该方法的PSNR与SSIM值分别至少提升0.787 5 dB和0.046 85,NIQE值最小降低3.92。