改进型字典学习的图像超分辨率重建

针对现有算法中字典训练花费的时间非常大,且超分辨率图像重建效果不够理想等问题,提出一种改进型字典学习的超分辨率图像重建算法.该算法在字典训练阶段,先采用PCA对低频样本集进行降维,再单独训练出低频字典,然后利用稀疏表示系数集和高频图像样本集训练出对应的高频字典,从而提高了字典构建速度.在重建阶段,先利用字典重建出初始的高分辨率图像,再根据图像结构自相似的特征,对图像进行结构自相似优化,然后对图像进行全局优化,从而提高了重建图像的质量.实验结果表明,该方法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.     

基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法

为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性.     

岩心三维CT图像超分辨率重建

为了提高岩心三维图像分辨率,将调整的锚点邻域回归算法（A+）扩展为三维图像超分辨率重建,提出三维高频修正A+算法.该算法利用已有的高分辨率（HR）岩心三维CT图像和高频修正信息训练高低分辨率字典、高频修正字典、映射矩阵和高频修正映射矩阵.重建时,对每个输入的三维低分辨率（LR）特征块搜索匹配的字典原子以及相应的映射矩阵和高频修正矩阵,通过LR特征向量分别与映射矩阵和高频映射矩阵相乘,直接将三维LR特征映射到HR空间.针对多组岩心三维CT图像进行实验,与其他三维超分辨率算法进行比较.实验结果表明,该算法具有较高的峰值信噪比和结构相似度.     

基于高频和中频信息的图像超分辨率重建

提出一种基于图像高频和中频信息的超分辨率算法。分别将图像高频和中频作为高分辨图像和低分辨率图像的特征,以图像高频和中频信息作为训练样本对,采用全局迭代收缩方法（ GISA）进行稀疏分解,获得高、中分辨率字典对。根据测试图像对应的中频信息和字典对获得图像高频信息,结合测试图像插值放大结果,经非局部相似性方法处理后获得高分辨率图像。实验结果表明,提出的方法具有较高的重建质量。     

多级字典学习的图像超分辨率算法

改进单级字典学习的图像超分辨率算法,给出一种多级字典学习的图像超分辨率算法。通过多对字典的训练,记录不同层级退化图像和原始高分辨率图像之间的关系,由多对字典预测给定低分辨率图像不同层级丢失的高频信息,将预测出的高频信息与给定的低分辨率图像相加,得到逐级增强的高分辨率图像。在训练图像集相同的条件下,对于无噪声且没有压缩的低分辨率图像,改进算法相比单级字典学习的图像超分辨率算法,恢复出的高分辨率图像的峰值信噪比可平均提高约0.6dB。     

基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,将基于冗余字典的信号稀疏表示理论应用到高光谱图像的超分辨率复原领域,提出一种基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法.该算法通过训练一组高低分辨率相对应的冗余字典对,使得高低分辨率相对应的像元曲线在基于各自的冗余字典进行稀疏分解时,具有相同的稀疏表示系数.超分辨率复原过程中,将待复原的低分辨率高光谱图像基于低分辨率冗余字典进行稀疏分解,利用所得的稀疏表示系数和对应的高分辨率字典,重建高分辨率的图像.实验结果表明:与基于图像块字典的超分辨率复原算法及传统的双线性插值图像放大方法相比,重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise radio,PSNR)得到了显著提高.该算法将高光谱图像沿光谱维方向进行整体稀疏分解,避免了传统算法逐波段进行超分辨率复原带来的波段间的光谱失真问题,显著降低了算法的运算量.     

一种基于稀疏字典和残余字典的遥感图像超分辨重建算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨率重建问题,提出一种基于稀疏字典和结构自相似性的遥感图像超分辨方法.首先,引入了稀疏字典学习方法,改善了字典的结构性,得到的字典具有较好的正则性与灵活性.此外,为了更好地重建高分辨率图像,学习初始稀疏字典对和残余稀疏字典对.初始稀疏字典对用于重建初始高分辨率遥感图像;初始高分辨率遥感图像相对于原始高分辨率图像失去了部分细节信息,用残余稀疏字典对对图像的残留信息进行重建.最后,根据遥感图像存在大量的结构相似性特性,利用非局部均值算法对重建图像进行修正.实验结果表明,本算法与其他算法相比,图像质量在主观和客观方面都有所提高,峰值信噪(PSNR)比达到24.690 5,SSIM达到0.736 3.     

基于稀疏表示的遥感图像超分辨率重建

根据稀疏定理,首先对遥感图像数据进行训练,得到高分辨率图像块字典与低分辨率图像块字典,然后利用低分辨率图像块字典求出稀疏表示系数,最后根据稀疏表示系数得到超分辨率重建图像.结果可以看出,经过改进后,重建图像的客观评价指标更优.     

辐射保真的红外遥感图像超分辨率重建

为了解决红外遥感图像超分辨率重建与辐射定标精度保真之间的矛盾,结合正则化超分辨率重建理论,建立了基于二阶总广义变分的超分辨率重建模型。 通过分析重建模型的特点,引入交替方向乘子法进行数值求解;重建过程利用双边滤波器原理,将图像的高低频信息分离;针对分离后高频信息图像进行重建处理,将低频信息图像与重建后的高频信息图像融合达到超分辨率的目的。 利用风云四号气象卫星得到的真实红外图像进行实验验证和定量化分析,表明该方法对辐射定标精度的影响要小于常规意义下的超分辨率重建的影响。     

基于识别的单向多样学习图像超分辨率算法设计与实现

提出了一种新的图像超分辨率处理算法。首先建立训练图像集,然后对待处理图像和训练集中的特征图像对进行分割、光栅排列和对比度正则化等适当的预处理。待处理图像上的每个局部图像块在训练集中进行多样学习,以获得低分辨图像上不同区域缺乏的高频细节信息,最后使用这些信息预测生成超分辨率图像。实验结果表明,文章算法得到的高分辨率图像能够较大程度上提高图像质量。     

基于识别的单向多样学习图像超分辨率算法设计与实现

提出了一种新的图像超分辨率处理算法。首先建立训练图像集,然后对待处理图像和训练集中的特征图像对进行分割、光栅排列和对比度正则化等适当的预处理。待处理图像上的每个局部图像块在训练集中进行多样学习,以获得低分辨图像上不同区域缺乏的高频细节信息,最后使用这些信息预测生成超分辨率图像。实验结果表明,文章算法得到的高分辨率图像能够较大程度上提高图像质量。     

基于反馈网络的磁共振图像超分辨率重建研究

针对磁共振图像超分辨率重建算法存在的边缘信息丢失和运动伪影等问题,本文提出一种基于反馈网络的磁共振图像超分辨重建方法.采用反馈路径构成网络结构,在所提出的重建算法中,将输入图像进行上采样和下采样操作,提取图像特征,并对提取的特征进行融合后与输入图像一起进行局部循环训练,同时通过残差和卷积操作,重建超分辨率图像.为了更加...     

基于联合字典稀疏表示的遥感图像超分辨率制图

超分辨率制图是一种由低分辨率遥感图像获得高分辨率土地覆盖图的技术,针对空间相关性原则不足以描述复杂地物模式的问题,本文提出了一种基于联合字典稀疏表示的超分辨率制图方法。利用迁移学习机制,使用自然图像训练高、低分辨率图块联合字典,并根据高、低分辨率图像块对与其对应字典的稀疏表示间的一致性,将低分辨率丰度图像的稀疏表示与高分辨率字典结合生成高分辨率软分类图像,最后进行类分配从而获得高分辨率土地覆盖图。利用合成Landsat多光谱图像和NLCD 2001子图像对所提方法进行测试,并与几种现有的典型超分辨率制图方法进行比较,实验结果显示本文所提算法的超分辨率制图精度优于对比算法。     

结合自适应字典学习的稀疏贝叶斯重构

贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,笔者结合自适应字典学习思想,提出一种冗余自适应字典表示的稀疏贝叶斯学习算法.该算法对图像进行局部分块,从待重建图像的迭代中间图像分块中学习字典,并以该字典作为图像的稀疏变换基,通过稀疏贝叶斯学习算法获得稀疏解.实验结果表明,基于自适应字典的贝叶斯学习算法能提高稀疏化,明显改善图像的重构质量.     

基于加权双层Bregman及图结构正则化的磁共振成像

针对磁共振图像(magnetic resonance imaging,MRI)重建质量的问题,提出一种基于加权双层Bregman字典学习方法和图结构正则化稀疏表示的新算法.该算法中,迭代重加权最小l1和图结构正则化稀疏表示模型是被合并到双层Bregman字典学习方法中.加权双层Breman的字典学习方法在外层迭代中增强K空间抽样数据的约束性,在内层迭代中解决Lp的优化.而图结构正则化稀疏表示方法具备捕获图像结构细节的能力,所以从较高的欠采样数据中能完成精确重建.此外,在内层迭代中,重加权最小l1和图结构正则化稀疏表示使算法能快速地趋于收敛.实验结果表明,所提出的算法可有效恢复MRI图像,其峰值信噪比和高频错误的值都优于基于压缩感知的字典学习方法和基于双层Bregman的自适应字典学习方法.     

基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建

针对现有算法在通用图像分辨率要求较高时重建效果不稳定的问题,提出一种基于稀疏表示与矩阵填充的多帧超分辨率图像重建算法.对自然图像库进行训练建立过完备词典对,并将低分辨率图像分成若干图像块,根据局部先验约束建立稀疏表示模型,通过线性规划的方法求得过完备词典对下图像块的稀疏系数;利用多帧图像序列的相似性,采用非精确增广拉格朗日乘子法对全局约束构建的观测矩阵进行矩阵填充和矩阵恢复,最终获得高分辨率图像.实验结果表明,与其他主流算法相比,重建后的图像保留了更丰富的图像边缘与细节信息,不会过于平滑而导致图像模糊,并且不易受过完备词典选择范围的影响,具有较好的稳定性和更高的峰值信噪比,可应用于遥感图像超分辨率重建等图像应用领域.     

堆叠图嵌入极限学习机算法

极限学习机(Extreme learning machine,ELM)因其训练参数少、学习速度快、泛化能力强等特点,已被广泛应用于训练单隐藏层前馈神经网络。本文首先结合图嵌入框架提出一种新的极限学习机自编码器(GEELM-AE),在ELM空间中挖掘数据的局部近邻结构信息和全局结构信息。在GEELM-AE中,采用局部Fisher判别分析构建了图嵌入框架下的本征图和惩罚图。进而,通过堆叠多个GEELM-AE提出了深度框架下的堆叠图嵌入极限学习机(SGE-ELM)算法。在多个标准数据集上的实验结果表明,与已有算法比较,本文算法获得了更高的精度并具有较快的训练速度。这验证了提出的图嵌入极限学习机自编码器能够对原始数据进行有效的特征表示,堆叠的多层图嵌入极限学习机能够获得数据的有效的高层次抽象表征。     

核偏最小二乘算法的图像超分辨率算法

提出了基于核偏最小二乘算法(KPLS)回归的超分辨率复原算法.该算法首先将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为建立回归关系的特征,并对图像进行分块;依据相应的高低分辨率图像块的关系,使用KPLS建立起回归模型;在复原时,依据该模型回归得到高分辨率的图像块,将图像块拼接为高分辨率的图像.通过对人脸图像和车牌图像的实验...     

基于字典学习与等效视数的低剂量 CT伪影抑制算法

针对低剂量CT图像出现条形伪影的现象,提出了一种基于字典学习与等效视数(ENL)的伪影抑制算法.该方法首先利用平稳小波变换(SWT)对低剂量CT图像进行单层分解,并对高频图像训练字典,然后利用等效视数(ENL)对字典进行分区得到伪影字典和特征字典,并只对特征原子进行稀疏编码,经小波逆变换(ISWT)后得到处理的CT图像;然后,采用双边滤波器对处理后的CT图像进行分解并训练高频字典,通过判断等效视数(ENL)来摒弃伪影字典,从而去除高频图像残留的伪影和噪声,达到抑制条形伪影的目的.实验结果表明,与总变分降噪算法、K-奇异值分解(K-SVD)算法和三维块匹配滤波(BM3D)算法对比,该算法在抑制条形伪影的同时保留了更多的边缘和细节信息,并具有较高的结构相似性和峰值信噪比.     

车牌识别系统中的超分辨率图像重建技术研究

针对车牌识别系统中图像模糊和分辨率低而影响车牌识别效果的问题,提出利用超分辨率重建来提高车牌图像分辨率的解决方法.建立了凸集投影(POCS)算法的数学模型,研究了凸集投影超分辨率重建的实现过程,并用仿真实验进行了验证.实验结果表明:采用凸集投影算法进行图像重建,可以提高车牌图像分辨率,丰富图像细节信息,能够有效提高车牌识别的准确率,并且迭代次数越多,图像重建效果越好.