基于多成分字典和稀疏表示的超分辨率重建算法

为了解决单幅图像超分辨重建的问题,该文提出了一种在稀疏表示理论框架下基于多成分字典的方法。首先根据图像的退化模型,深入分析高低分辨率图像的关系,得到高分辨图像可由低分辨率图像在对应字典下的稀疏系数来重构的结论。根据这一结论,采用多成分字典分别表示图像的不同结构特征,并用匹配追踪的方法得到低分辨图像在多成分字典下的表示系数,然后在对应的高分辨字典下对高分辨率的图像进行重建,实现了基于多成分字典的单幅图像超分辨率重建。该文所提的方法对单幅图像的超分辨率重建具有较好的通用性,相对于传统的超分辨重建算法,在自然图像和卡通图像的实验中验证了算法的有效性。     

基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题,本文提出了一种基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法.超分辨率重建技术目的就是根据低分辨率图像重建出原始高分辨率图像的高频信息.本文将图像的高频信息分解成为主高频信息和残差高频信息两个部分,然后针对主高频信息和残差高频信息,分别训练主高频字典和残差高频字典,并结合稀疏表示方法对图像进行重构.同时,为了建立更能反映图像内部结构信息的字典,本文联合图像的不同的结构特征,建立统一的字典.本文算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比具有更好的主观和客观质量.     

基于半耦合字典的快速图像超分辨率重建算法

为了提高图像超分辨率重建的效率与质量,考虑到高、低分辨率稀疏表示系数的不同,改进了锚定邻域回归算法,并结合半耦合字典学习算法提出了一种快速图像超分辨率重建算法.首先采用半耦合字典学习算法得到高分辨率字典、低分辨率字典及映射矩阵;再采用岭回归算法求解低分辨率稀疏表示系数,并根据高分辨率稀疏表示系数与低分辨率稀疏表示系数之间的映射关系,得到高分辨率稀疏表示系数;然后,根据输入图像块特征寻找字典中与其最相关的字典原子,计算该字典原子所对应的投影矩阵,进行超分辨率重建.仿真结果表明:提出的算法不仅在重建速度上表现更快,重建图像的质量也得到提高,在客观指标和主观效果上均取得更好的效果.     

联合稀疏表示和总变分正则化的超分辨率重建方法

为提高基于稀疏表示的图像超分辨率重建的质量,该文提出了联合稀疏表示与总变分正则化的超分辨率重建算法。首先,在字典训练阶段,从具有相似统计特征的训练图片中获取图像块,作为训练字典的样本,并用K-SVD算法进行字典训练,得到高、低分辨率的字典。在稀疏编码阶段,根据局部稀疏编码模型求解出低分辨图像的稀疏表示系数,再利用稀疏表示系数和高分辨率字典对输入低分辨率图像进行重建,得到高分辨率图像。最后,将重建得到的高分辨率图像进行总变分正则化优化,进一步提高重建效果。仿真实验结果表明,该算法在客观评价指标和主观视觉效果上,图像质量都有明显提高。     

基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法

在分析人脸超分辨率算法和二维稀疏表示的基础上,提出基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法。与一维稀疏表示中将图像块转换为列向量不同,本文考虑到二维图像列与列之间的近邻关系,对图像块进行二维稀疏表示;在字典训练中,对每组图像块的每一列训练高、低分辨率字典,提出二维K-SVD算法对字典进行训练,减少字典训练消耗的时间,同时能够改善超分辨率人脸的质量。采用中科院CAS-PEAL共享人脸图像数据库进行仿真实验,实验结果从主、客观质量均验证了本文算法的有效性及先进性。     

利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

采用共享空间稀疏表示的单幅图像超分辨率方法

基于高分辨率图像与其对应的低分辨率图像在转换到特定空间后有高度关联性的假设,提出一种基于共享空间稀疏表示的单幅图像超分辨率方法.该算法应用典型相关分析建立图像块对之间的联系,稀疏正则项刻画理想图像在过完备字典下的稀疏表示.实验结果表明:文中方法改善了算法执行速度,消除了图像主要边缘处的模糊与伪影,增强了图像重建质量.     

基于非局部相似性和分类半耦合字典学习的超分辨率重建

为了提升单幅彩色图像的超分辨率重建质量,提出了一种改进的基于学习的超分辨率方法.针对半耦合字典学习超分辨率算法训练精度不高的缺陷,采用稀疏域分类与半耦合字典学习交替进行的启发式策略.在训练阶段引入稀疏域非局部相似性约束项,使用改进了的非局部约束l1范数优化问题求解算法,训练得到多组高、低分辨率字典和映射矩阵.在重建阶段利用分类稀疏表示、非局部相似性并结合残差补偿进一步提高重建精度.实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重建效果,显著提升了超分辨率重建质量.     

大倍数超分辨率图像重构的通用快速算法

为了解决超分辨率图像重构的计算复杂性随着放大倍数的加大而呈指数规律急剧上升这一问题，文中提出了一个通用的快速超高分辨率图像重构算法．该算法利用各低分辨率图像之间的位移关系将所有低分辨率图像进行分组，然后分别对每个组进行超分辨图像重构，并重复此分组重构过程直至获得预期的分辨率．实验结果表明，该快速算法能够在保持重构效果基本不变的同时，较大地降低超分辨率图像重构的计算复杂性。     

基于正交匹配追踪算法的急性运动超分辨率图像重构方法

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。