基于耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建

针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建效果欠佳或字典训练时间过长的问题,本文提出了一种耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建算法.该算法首先利用高斯混合模型聚类算法对训练图像块进行聚类,然后使用更改字典更新方式的改进KSVD字典学习算法来快速获得高、低分辨率特征空间下字典对和映射矩阵.重建时根据测试样本与各个类别的似然概率自适应地选择最匹配的字典对和映射矩阵进行高分辨率重建.最后利用图像非局部相似性,将其与迭代反向投影算法相结合对重建后的图像进行后处理获得最佳重建效果.实验结果表明了本文方法的有效性.     

基于稀疏K-SVD的单幅图像超分辨率重建算法

图像的超分辨率重建技术可以提升图像质量,改善图像视觉效果,在现实中具有很高的实用价值。针对基于K-SVD的超分辨率重建算法的不足,本文提出一种基于稀疏K-SVD的单幅图像超分辨率重建算法。首先,采用稀疏K-SVD方法进行训练获得高低分辨率字典对,以待重建的低分辨率图像及其降采样作为字典训练的样本,提高了字典和待重建的低分辨率图像的相关性;然后,采用逐级放大的思想进行重建;最后,利用非局部均值的方法,进一步提高重建效果。实验表明,与基于K-SVD的超分辨率重建算法相比,本文算法重建图像的峰值信噪比平均提高了0.6dB左右。重建图像在视觉效果上,也有一定程度的提升。     

基于针对性字典的压缩图像稀疏超分辨率重建

为了有效地重建压缩低分辨率图像,提出一种基于针对性字典的压缩图像稀疏超分辨率重建算法.首先,根据压缩低分辨率图像的形成特点,对训练库图像进行针对性的下采样压缩编码处理,进行超完备字典的训练;然后,通过训练所得的针对性字典对压缩低分辨率图像进行稀疏表示的超分辨率重建.为进一步恢复图像的高频信息,进行了针对性残差字典训练,并对图像进行高频信息补偿,得到稀疏重建后的图像主观效果更加突出,客观评价参数也得到较大提升.实验结果表明,该算法对压缩图像的超分辨率重建更具针对性,具有良好鲁棒性和高效性.     

基于自适应字典稀疏表示的超分辨率算法

基于学习的超分辨率算法通过一组训练样例来学习一个字典,并从该字典中合成低分辨率图像中丢失的高频信息,最终得到相应的高分辨率图像。介绍了几种常用的基于学习的超分辨率算法,并提出了一种新的算法:基于自适应字典稀疏表示的超分辨率算法。实验结果表明,该方法在主观与客观上均具有较好的重建效果。     

基于稀疏表示的超分辨率图像重建

针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建,提出一种基于稀疏表示的改进算法。通过联合输入低分辨率图像块和对应生成的高分辨率图像块,求解其在高低分辨率字典对上的稀疏表示系数,再将系数与高分辨率字典结合,修正输出的高分辨率图像块。仿真实验表明,文中提出的算法有效提升了重建图像的质量。     

一种改进的超分辨率算法

利用多帧低分辨率图像重建一幅高分辨率图像成为迫切需要解决的难题,传统基于插值的超分辨率算法的发展受到了限制。本文基于重建方法,根据低分辨率图像帧间运动参数,提出了合理的权重分配算法。实验结果表明,图像超分辨率重建取得了良好效果。     

基于稀疏表征的图像超分辨算法研究

超分辨率图像恢复的目的是由低分辨率图像得到高分辨率图像,通常需要多幅或者一系列连续低分辨率图像．在有限的条件下很难得到。针对单幅图像超分辨问题,结合当前比较先进的稀疏表征方法,利用训练集图像的先验信息．对单幅图像进行超分辨率恢复。结合当前先进的基于稀疏表征的超分辨算法,采用误差反投影方法,提出一种改进的算法．对超分辨率...     

基于压缩感知的月球探测器着陆图像超分辨重建

嫦娥工程二期的任务要求中,嫦娥3号的安全降落是最为关键的任务。因此,提出了一种基于压缩感知的超分辨率图像重建方法,根据经过模糊处理并加入噪声的低分辨率图像重建原始的高分辨率图像,实现了月球探测器着陆图像的超分辨率重建。算法采用局部Sparse-Land模型,从美国阿波罗计划获取的月球影像、嫦娥1、2号卫星影像和嫦娥工程二期试验中获取的月球探测器图像中提取了大量训练图块,采用K-SVD算法完成了高、低分辨率过完备字典Al和Ah的学习,通过求解优化问题,获得待处理低分辨率图块的稀疏表示,并将表示系数用于Ah以生成对应的高分辨率图块。最后,运用最小二乘算法,得到满足重构约束的高分辨率图像。实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法和Yang的方法。     

基于二阶广义方向性全变分的图像超分辨率重建方法

超分辨率图像重建是增强那些低成本成像传感器系统图像分辨率的有效措施.得益于先验知识的学习,低分辨率图像可有效地被超分辨率增强.针对带有明显边缘结构的图像,现有方法没有有效利用高阶信息从而会出现一些光滑的图像细节.本文针对这种特殊的图像结构,研究一种基于二阶广义方向性全变分的重建方法来挖掘那些隐含的高阶可利用信息.二阶广义方向性全变分不仅可以作为先验知识,还能作为稀疏正则项抑制伪影和噪声.实验结果表明,本文方法可有效超分辨率重建结构边缘图像,并可获得高分辨率图像细节和纹理特征.     

基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原

基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。