基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法

为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法.将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像.实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1正则化的超分辨率图像重建算法.     

多帧图像的Tikhonov正则化重建算法研究*

介绍了Tikhonov正则化超分辨率重建算法的基本原理和特点,在原有正则化空域图像复原方法的基础上,根据多帧序列图像之间的互补信息,提出一种改进的正则化空域图像复原的新方法,该算法直接将正则化函数作用于图像超分辨率重建算法的条件概率项内,提高了正则化项的校正效率,并用共轭梯度运算来改善算法的收敛性,节省了图像重建所需的时间。实验和仿真结果表明,与传统方法相比,该算法不仅减轻了图像边缘纹理的模糊性,提高了图像的清晰度,而且收敛速度快。     

正则化超分辨率重建过程的自适应阈值去噪

为了提高正则化超分辨率技术在噪声环境下的重建能力,对广义总变分（GTV）正则超分辨率重建进行了扩展研究,提出了一种自适应阈值去噪的方法。首先,根据GTV正则超分辨率重建算法进行迭代重建;然后,利用推导出的自适应阈值矩阵,对每次迭代产生的代价矩阵进行阈值划分,小于阈值的对应像素点继续迭代,大于阈值的对应像素点被截断后重新插值并不再参与本轮迭代;最后,程序达到收敛条件时输出重建结果。实验结果表明,通过与单一GTV正则重建和自适应参数的方法相比,自适应阈值去噪的方法提高了收敛速度和重建图像的质量,使正则化超分辨率技术在噪声环境下有更好的重建能力。     

基于多种正则化的改进超分辨率重建算法

为了解决超分辨率图像重建过程中无法同时降低平滑区域噪声和保持图像细节的问题,结合改进的非局部变分（NLTV）和全变分（TV）正则项方法提出一种新的超分辨率重建算法。首先,根据图像重尾分布特性,结合高斯分布、拉普拉斯分布及柯西分布改进了传统NLTV正则项系数,提出了改进的ANLTV正则项。然后利用ANLTV正则项基于分裂Bregman算法重建了初始的高分辨率图像。最后结合TV正则项对重建的高分辨率图像进行去模糊操作,进而得到最终的超分辨率图像重建结果。为验证所提算法的性能,分别利用该算法与传统的TV和NLTV算法进行超分辨率图像重建并对比。实验结果表明,所提出的方法相比于传统的TV和NLTV重建算法,其峰值信噪比、信噪比和结构相似度均有所提高,能够同时满足超分辨率图像重建过程中抑制噪声和保持边缘细节的需求。     

耦合光度配准的双边全变差正则化MAP超分辨率重建算法

针对曝光量不同的序列图像超分辨率重建问题,提出一种耦合光度配准的双边全变差正则化MAP超分辨率重建算法。首先计算感兴趣区域图像的方向梯度直方图(HOG)并以此为匹配的特征,其次采用直方图匹配的方法估算序列图像之间的光度映射函数,最后采用双边全变差正则化的超分辨率重建算法进行重建。通过计算重建图像的平均梯度、标准差及图像对比度发现,该算法能够有效提高重建图像的细节信息,并能有效减小重建图像间的亮度差异,提高图像对比度。     

压缩视频的正则化投影超分辨率重建

压缩视频超分辨率（SR）技术利用压缩后的低分辨率（LR）图像序列来重建高分辨率（HR）图像的技术,是当前视频超分辨率技术研究的热点。在正则化理论和凸集投影理论的基础上,利用比特流中的量化信息,提出了一种正则化投影超分辨率重建算法;通过正则化代价函数引入图像序列的时间域和空间域的先验信息,使用迭代梯度下降算法对正则化代价函数求解得到重建图像,最后利用凸集投影算法对求得的估计图像进行DCT域投影重建。仿真实验结果表明,该自适应算法较传统算法,其重建图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。     

正则化算法在CT图像重建上的应用

由于受数据采集时间、照射剂量、成像系统扫描的几何位置等因素的约束,计算机断层成像（Computed tomography,CT）技术目前只能在有限角度范围或在较少的投影角度得到数据,这些都属于不完全角度重建问题. 因此,图像重建的算法应用变得尤为重要,本文将现有的几种正则化超分辨率重建算法应用到CT图像重建上并做了一系列的对比分析,分析不同算法下不同的图像重建效果. 首先对低分辨率CT图像进行图像配准,然后再进行样条插值放大,最后运用相关正则化算法进行超分辨率图像重建. 实验结果表明正则化算法的应用一定程度上提高了图像分辨率,其中双边正则化下的重建效果最好,基于L2范数全变分正则化效果较差.     

小波局部适应插值的图像超分辨率重建

针对单帧低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出一种改进的小波局部适应插值的超分辨率重建方法,该方法能够弥补重建图像边缘不平滑的缺陷。结合小波变换与可分离高低频信息的特性,提出一种综合两者优点的单帧图像超分辨率重建算法。实验结果表明,采用该算法得到的重建图像不仅能较好地保留原始图像的细节信息,提高图像的空间分辨率,并能提高图像的峰值信噪比,更适合人眼视觉系统。     

压缩图像空时自适应正则化超分辨率重建

所谓超分辨率(SR)技术就是由低分辨率(LR)图像序列来重建高分辨率(HR)图像的技术,而基于压缩图像的SR技术正成为当前研究的热点。为了提高压缩图像的重建质量,在正则化理论的基础上,通过利用比特流中的信息,提出了一种新颖的空时自适应超分辨率重建算法,该算法先利用正则化代价函数控制时域数据和空域先验信息之间的平衡,使正则化参数在SR重建过程中得到自适应地调整,然后利用迭代梯度下降法进行超分辨率重建。仿真实验表明,该自适应算法比采用传统算法重建的图像的主、客观质量有一定的提高,适合压缩图像的应用。     

基于正则化的超分辨率图像重建方法及其实现

超分辨率图像重建是用同一景物的若干低分辨率图像通过数字图像处理技术获取其高分辨率图像的一种技术.介绍了基于正则化方法的超分辨率图像重建的研究现状和以正则化为基础的几种重建方法在近几年的研究和发展趋势.在此基础上,实现了一种遥感图像的正则化超分辨率重建算法,实验验证了方法的有效性.     

基于定向双边全变差正则化的文档图像超分辨率算法研究

针对文档图像超分辨率重建问题,在传统双边全变差(Bilateral Total Variation,BTV)正则化超分辨率算法的基础上,提出了一种基于改进BTV的文档图像超分辨率算法。该算法引入一个新的正则项,即笔画宽度的方向,并根据字符笔画的局部宽度和局部方向自适应地进行平滑处理;然后通过分析输入的低分辨率图像及其插值,使输出图像的局部笔画宽度接近于局部的笔画方向。这种信息被压缩到基于笔画宽度的方向全变分正则项中。通过最小化正则项和数据保真项的线性组合,重建了高分辨率的图像。与相关的文档图像超分辨率方法相比,所提方法在视觉图像质量和字符识别精度方面得到了显著的改善。     

Fast multi-channel image reconstruction using a novel two-dimensional algorithm

Recently, two 2D algorithms for super resolution image reconstruction based on a matrix observation model were presented. They can greatly reduce computational cost and storage requirement but are suitable for the cases of face images or no warping operator. In this paper, for wide applications we propose a novel 2D algorithm to reconstruct a high-resolution image from multiple warped and degraded low-resolution images. The proposed 2D algorithm minimizes a new cost function with two regularization terms where one is the Laplacian regularization term for robustness to noise and another is learning term for more high frequency information. Simulation results show that the proposed 2D algorithm can obtain better results in terms of both PSNR and visual quality than the two existing 2D algorithms.     

基于遗传算法的盲超分辨率图像的重建

针对盲超分辨率图像复原问题,提出了一种基于遗传算法的盲超分辨率图像重建方法。这种方法建立了一个由高分辨率图像和模糊项相关联的正则化函数,并利用遗传算法的全局寻优能力使得这个正则化函数最小化,从而由一组退化的低分辨率图像求得高分辨率图像,同时评估出导致模糊原因。仿真结果表明算法的可行性。     

一种针对超大分辨率图像的分割填充算法

针对超大分辨率图像的填充问题提出一种图像分割与基于队列的填充算法。该算法分为图像分割与图像填充2个部分,适用于超大分辨率图像,特别是盆地模拟中的地质图的填充,能克服一般算法在处理大分辨率图像时存在的效率较低、精度不高和资源占用多等缺陷。将该算法应用到盆地模拟工程实践中,取得了较好的填充效果。     

基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法

光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱维数提高运算效率,利用具有相似光谱的像元构建光谱约束项保证重建图像光谱的准确性.该算法在将单波段图像超分辨率方法推广到处理具有数百、乃至上千波段的高光谱图像过程中,既保证了重建图像光谱的准确性,又具有较高的运算效率.实验表明,与双三次插值和基于稀疏表示与光谱正则化约束的高光谱图像超分辨率算法相比,该算法具有更高的空间分辨率提升能力和更好的光谱保真能力.     

在小波变换域内实现图像的超分辨率复原

提出了在小波域内实现图像的超分辨率复原的方法，这种方法可以达到自适应边缘保持的目的，算法特点如下：(1)对观测模型实施正交小波变换，获得超分辨率复原问题的空频域描述；(2)采用广义高斯概率模型来构建超分辨率图像的尺度系数和小波系数的先验描述；(3)采用半二次正则化迭代方法来完成小波域超分辨率复原的求解过程。     

一种超分辨率图像重构算法研究

为了从低分辨率序列图像中重构出高分辨率的图像,该文在Robust超分辨率图像重构算法中引入了正则化因子,提出了一种新的超分辨率图像重构算法,它不仅消除了低分辨率图像中的奇变信息(bias),而且增强了抑制超分辨率图像重构噪声的能力。实验结果表明,该文提出的算法具有更好的效果(MSE值更小)。     

基于L1范数的全变分正则化超分辨重构算法

针对结构化照明显微成像系统的超分辨图像重构算法存在边界振铃效应、噪声免疫性差的问题,提出了一种基于L1范数的全变分正则化超分辨图像重构算法（简称L1/TV重构算法）。从结构化显微成像模型入手,分析了传统算法的设计原理和局限性;论述了L1/TV重构算法的原理,采用L1范数对重构图像保真度进行约束,并利用全变分正则化有效克服了重构过程的病态性,保护了重构图像边缘。对比研究传统重构算法和L1/TV重构算法的性能。实验结果表明：L1/TV重构算法具有更强的抗噪声干扰能力,重构图像空间分辨率更高。     

一种自适应鲁棒最小体积高光谱解混算法

对高光谱图像解混的目的在于从低空间分辨率的高光谱图像中找到端元与对应的丰度.本文根据解混算法中的最小体积准则,提出了一种自适应鲁棒最小体积高光谱解混算法（Robust minimum volume based algorithm with automatically estimating regularization parameters for hyperspectral unmixing,RMVHU）.本算法通过引入负数惩罚正则项,替换了同类算法中的丰度非负性约束（Non-negativity constraint,ANC）,使算法对图像中的噪声与异常值具有更强的鲁棒性;采用循环最小化方法,将非凸优化问题分解为凸优化子问题,然后应用交替方向乘子法解决随着像素点个数增大带来的求解困难问题;对于正则项系数,本算法提出了一种自适应调整策略,提高了算法的收敛性,并且通过定性分析,说明了该调整方法的合理性.将算法应用于合成数据与实际数据,实验结果表明,与同类算法相比,本文提出的算法能够取得更为优秀的效果.