基于局部约束群稀疏的红外图像超分辨率重建

针对红外图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出基于局部约束群稀疏模型的红外图像超分辨率重建方法.考虑到红外图像的纹理自相似性和原子系数的群结构稀疏性,首先建立了基于局部约束的群稀疏表示模型.然后,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合局部约束群稀疏表示模型和K-SVD(K奇异值分解)方法,训练得到高低分辨率图像对应的群结构字典对.最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像.实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率效果,无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高.     

基于双字典和稀疏表示的医学图像超分辨率重建

在医学影像图像处理过程中,由于成像技术和成像时间的限制,还无法获取满足诊断需求的清晰图像,这使得在现有技术和极短时间内所获取的医学病理图像需要进行超分辨率的重建处理;基于学习的图像超分辨率思想是从已建立的先验模型中重建出高频细节;在文章中,将要估计的高频信息认为是由主要高频和冗余高频两部分组成,提出了一种基于双字典学习和稀疏表示的医学图像超分辨率重建算法,由主要字典学习和冗余字典学习组成,分别渐近地恢复出主要高频细节和冗余高频细节;实验结果的数据分析和视觉效果显示,所提出双层递进方法能够恢复更多的图像细节且在性能指标上比现有的其他几种方法均有所提高。     

基于稀疏表示和近邻嵌入的图像超分辨率重构

提出基于稀疏表示和近邻嵌入的单帧图像超分辨率重构算法。为低分辨率和高分辨率图像块训练两个基于稀疏表示的过完备字典,在训练的低分辨率图像块和高分辨率图像块中分别选取与这两个字典原子最近的图像块近邻,通过图像块近邻来计算构图像块的权重。一旦得到权重矩阵,高分辨率重构图像块可以由低分辨率图像块与相应权重相乘来表示。与之前的算法相比,所提出的算法在计算字典原子与图像块距离的时候不是逐个图像块进行计算,而是先将图像块聚类,计算字典原子与类中心的距离,在距离最近的一类中选取图像块。计算权重矩阵的时间可以大大减少,提高计算效率。所得到的PSNR与其它算法相比,也有一定提高。     

基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建

超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据项和正则项的正则化模型;通过迭代的方式,利用中间重建结果不断更新正则化参量,解决了Huber马尔可夫随机场模型中梯度阈值不易选择的难题.实验结果表明,改进算法能够根据局部梯度特征自适应选择相应的正则化参量并找到最优解,较好恢复目标细节的同时有效抑制了图像噪音.     

基于梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建

超分辨率图像重建中,Huber马尔可夫随机场模型是一种常用的正则化算子.针对Huber函数中固定梯度阈值引起图像重建效果不佳的问题,本文提出一种梯度阈值自适应处理的红外图像超分辨率重建算法.在最大后验概率理论框架下,构造了基于数据项和正则项的正则化模型;通过迭代的方式,利用中间重建结果不断更新正则化参量,解决了Huber马尔可夫随机场模型中梯度阈值不易选择的难题.实验结果表明,改进算法能够根据局部梯度特征自适应选择相应的正则化参量并找到最优解,较好恢复目标细节的同时有效抑制了图像噪音.     

卷积稀疏表示图像融合与超分辨率联合实现

为避免图像融合与超分辨率分步实现的不足,提出了基于卷积稀疏表示的融合与超分辨率重建联合实现方法。假设低分辨率与高分辨率图像之间具有相同的稀疏特征图,设计了一种高、低分辨率滤波器联合学习框架,实现对图像高低频成分的分离,并根据不同成分的形态特性设计了不同的融合规则:对于高频成分,根据稀疏特征图亮度信息和像素活跃性水平,设计了一种像素显著性度量方案来指导高频特征图的融合;对于低频成分,根据脉冲耦合神经网络能捕获邻域相似像素点火的特性,设计了低频成分融合方法。所提方法不需要将图像分割成重叠的块,避免块向量化的缺陷。实验结果表明,能有效提高图像融合的质量。     

基于超分辨率和组稀疏表示的多聚焦图像融合

提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表示模型对源多聚焦图像进行稀疏系数表示;最后采用最大l1范数来选择最终的表示系数向量.实验结果表明,所提方法克服了多聚焦图像融合易出现的低空间分辨率和模糊效果的缺点,具有更好的对比度和清晰度,主观视觉效果和客观指标均优于传统多聚焦图像融合方法,在三组图像融合结果的互信息指标上分别领先0.37、0.38和0.32.     

单帧图像的超分辨率技术进展

单帧图像超分辨率重建是就是由一幅降质的含噪的低分辨率图像来估计一幅高分辨率图像。列举了当前研究的几种主要算法,从峰值信噪比、框架相似性和边缘稳健性的标准来加以比较。最后的结果显示RS算法性能最优,这也符合主观评价标准。     

图像超分辨率技术研究进展

超分辨率技术是当今图像处理领域的一个具有挑战意义的课题。在图像获取的过程中,受到成像条件以及成像方式的各种限制,成像系统不能获取原始图像场景中的全部信息。如何提高图像的空间分辨率一直以来都是图像处理领域的热点问题,图像超分辨率技术被认为是解决这一问题的有效方法。介绍了图像超分辨率复原的一般方法,以及国内外研究进展。     

基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建

针对目前卷积神经网络的超分辨率算法存在卷积层数少、模型简单、计算量大、收敛速度慢以及图像纹理模糊等问题,提出了一种基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建方法,该方法在提高图像分辨率的同时加快收敛速度。设计更深的卷积神经网络模型来提高精确度,通过残差学习并且使用Adam优化方法使网络模型加速收敛。在原始低分辨率图像上直接进行特征映射,只在网络的末端引入子像素卷积层,将像素进行重新排列,得到高分辨率图像。实验结果表明,在set 5,set 14,BSD100测试集上,所提算法的峰值信噪比与结构相似性指数均高于现有的几种算法,能够恢复更多的图像细节,图像边缘也更加完整且收敛速度更快。     

基于自适应正则化的超分辨率重建方法

传统正则化超分辨重建得到的图像往往存在过度平滑或伪信息残留的问题,结合超分辨重建模型对重建图像伪信息的产生进行了分析,针对传统方法的不足提出了基于图像区域信息自适应的正则化方法,通过图像的区域信息将图像划分为平滑区与非平滑区域,对不同区域选用不同的先验模型进行约束。同时考虑人眼的视觉感知特性,结合区域信息实现正则化参数的自适应选取。实验结果表明该方法在抑制重建图像伪信息的同时能有效保护细节,效果要优于传统方法与单一的先验模型约束,对于红外与可见光图像重建效果的提升提供了一定的理论参考。     

多帧距离选通图像点扩散函数估计的超分辨率重建

为了解决水下激光距离选通图像成像过程中退化模型复杂的难题,提出了利用连续帧图像估计点扩散函数的距离选通超分辨成像方法。首先,从连续帧图像中选取一帧为参考帧作为初始清晰图像,下一帧图像为模糊图像,用梯度约束的方法求出点扩散函数,用于优化清晰图像;然后,依次将后续帧图像当作模糊图像与清晰图像交替迭代求取点扩散函数并优化更新清晰图像;最后获得的清晰图像与参考帧图像用乘法更新的方法估计点扩散函数,结合凸集投影法算法进行超分辨率成像重建。仿真实验结果表明,改进的算法重建图像分辨率和质量明显优于原始的算法。     

基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率方法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,提出了一种基于GoogLeNet和空间谱变换的高光谱图像超分辨率(SR)方法.设计出遥感图像的光谱SR框架,对图像中不同反射光谱进行提取;采用GoogLeNet的稀疏编码对粗像素光谱进行放大,并投影到高分辨率字典上,将潜在SR表示进行反转,以获得超分辨光谱;为了提高图像重构的保真度,利用...     

基于字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法综述*

如何从带噪语音信号中恢复出干净的语音信号一直都是信号处理领域的热点问题。近年来研究者相继提出了一些基于字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法,这些算法利用语音信号在时频域上的稀疏特性,通过学习训练数据样本的结构特征和规律来构造相应的字典,再对带噪语音信号进行投影以估计出干净语音信号。针对训练样本与测试数据不匹配的情况,有监督类的非负矩阵分解方法与基于统计模型的传统语音增强方法相结合,在增强阶段对语音字典和噪声字典进行更新,从而估计出干净语音信号。本文首先介绍了单通道情况下语音增强的信号模型,然后对4种典型的增强方法进行了阐述,最后对未来可能的研究热点进行了展望。     

基于贪婪稀疏方法的心脏磁场源重构

心脏磁场源重构, 即通过人体胸腔表面的磁场阵列测量信号反演产生该磁场的电流源分布, 是一种无创地研究心脏电活动的方法. 本文用线性化方程描述测量磁场与心脏内部电流源的关系, 并通过一种贪婪优化的方法得到了源重构的稀疏解. 通过近似正交化过程和改变迭代算法中原子的选择方式, 降低了优化算法的复杂度, 可在保证源重构精度的情况下, 快速搜索源空间中强度比较大的位置. 文中通过一组正常人的心磁测量数据, 说明了源重构方法的有效性. 这组数据的研究结果表明, 强度大于65%的重构电流源的空间移动轨迹与心脏除极和复极电活动的传导过程基本符合. 其QRS 和ST-T 段的实测心磁图与重构电流源产生的磁场图的平均拟合优度分别为99.36%和99.78%. 关键词： 心磁图 逆问题 稀疏解 正交匹配追踪     

超分辨率图像复原及其进展

超分辨率图像复原的目的在于复原截止频率之外的信息 ,以使图像获得更多的细节和信息。阐述了超分辨率图像复原的理论基础 :解析延拓理论 ,信息叠加理论和非线性操作。说明了超分辨率复原能力的概念和影响因素 ,介绍了目前主要研究和采用的超分辨率复原方法 :能量连续降减法 ,Bayes分析法 ,凸集投影法 ,包括单幅图像复原法和多幅图像复原法。指出了超分辨率复原的研究和发展方向。     

基于字典学习的稠密光场重建算法

相机阵列是获取空间中目标光场信息的重要手段,采用大规模密集相机阵列获取高角度分辨率光场的方法增加了采样难度和设备成本,同时产生的大量数据的同步和传输需求也限制了光场采样规模.为了实现稀疏光场采样的稠密重建,本文基于稀疏光场数据,分析同一场景多视角图像的空间、角度信息的关联性和冗余性,建立有效的光场字典学习和稀疏编码数学模型,并根据稀疏编码元素间的约束关系,建立虚拟角度图像稀疏编码恢复模型,提出变换域稀疏编码恢复方法,并结合多场景稠密重建实验,验证提出方法的有效性.实验结果表明,本文方法能够对场景中的遮挡、阴影以及复杂的光影变化信息进行高质量恢复,可以用于复杂场景的稀疏光场稠密重建.本研究实现了线性采集稀疏光场的稠密重建,未来将针对非线性采集稀疏光场的稠密重建进行研究,以推进光场成像在实际工程中的应用.     

基于小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像的恢复

在研究稀疏孔径理想衍射成像光学系统的基础上，提出基于改进小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像恢复算法。针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学成像系统，设计并利用改进的小波阈值去噪算法，较好地去除了成像噪声，最大程度地得到较为理想的成像结果，然后利用维纳滤波方法实现成像恢复。在实验中，利用光学设计软件ZEMAX设计了不同填充因子的稀疏孔径光学系统，并用本算法进行了成像恢复。实验结果表明，该算法的结果优于单独使用维纳滤波方法所获得的结果。     

字典学习稀疏表示的高光谱图像异常检测

针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法。首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性;然后在主成分空间内构造基于K-SVD算法的训练字典,改善了背景字典性能;采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性;最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。仿真结果证明了该方法的有效性。