基于特征空间的人脸超分辨率重构

超分辨率图像重构是利用关于同一场景的多帧低分辨率图像重构出一幅具有更高分辨率图像的过程.传统的超分辨率图像重构算法是基于像素空间,通过利用高、低分辨率像素空间之间的映射关系来求解,具有计算复杂性高等缺点. 针对低分辨率人脸放大问题,提出了一个基于特征空间的人脸超分辨率图像重构算法.与传统算法相比,该算法不仅降低了计算复杂性,还具有更好的鲁棒性.     

图像超分辨率重构算法研究进展

超分辨率(Super-Resolution,SR)重构技术是指利用一帧或多帧拥有部分细节的低分辨率(Low-Resolution,LR)图像重构出一幅可以提供更多细节信息的高分辨率(High-Resolution,HR)图像。本文通过频域、空域和学习这三个层面的超分辨率重构算法,对图像超分辨率的方法进行了分类对比,重点论述了各算法的优缺点及应用,并展望超分辨率图像重构技术的发展趋势。     

利用双通道卷积神经网络的图像超分辨率算法

目的 图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分辨率图像块,这些特征难以有效地区分不同的低分辨率图像块。针对此问题,在传统基于样本超分辨率算法的基础上,提出双通道卷积神经网络学习低分辨率与高分辨率图像块相似度进行图像超分辨率的算法。方法 首先利用深度卷积神经网络学习得到有效的低分辨率与高分辨率图像块之间相似性度量,然后根据输入低分辨率图像块与高分辨率图像块字典基元的相似度重构出对应的高分辨率图像块。结果 本文算法在Set5和Set14数据集上放大3倍情况下分别取得了平均峰值信噪比(PSNR)为32.53 dB与29.17 dB的效果。结论 本文算法从低分辨率与高分辨率图像块相似度学习角度解决图像超分辨率问题,可以更好地保持结果图像中的边缘信息,减弱结果中的振铃现象。本文算法可以很好地适用于自然场景图像的超分辨率增强任务。     

自适应超分辨率图像重构

超分辨率图像重构是利用关于同一场景的多帧低分辨率图像重构出一幅具有更高分辨率图像的过程。已有的MAP超分辨率图像重构算法由于没有对图像中的不同区域分别处理,所以无法在重构出清晰的边界和更多细节的同时抑制边缘振荡效应的产生。提出了针对图像中的不同区域进行自适应处理的超分辨率图像重构算法,与已有的算法相比,新算法所重构出的图像质量,不论在定量指标上还是人眼主观评判上都有了很大的提高。     

图像超分辨率重建的研究进展

图像超分辨率重建技术对于输入的低分辨率图像进行相关处理,从而重构出高分辨率图像,该技术已经成为图像处理研究领域的一个热点方向。对超分辨率图像重建的研究进展进行了综述。阐述了图像超分辨率重建的基本原理。对基于重建的图像超分辨重建中：IBP,POCS等算法,基于学习的图像超分辨率重建中：稀疏表示,基于深度神经网络等算法及一些相关改进的算法进行了综述。对图像超分辨率重建的研究提出了展望。     

人脸图像超分辨率非线性算法

研究单幅人脸图像的超分辨率重构算法。采用马尔可夫网络模型描述重构机制,对输入的低分辨率图像,以及训练用高分辨率图像和对应的低分辨率图像进行分块,并使图像基本对齐,构造训练图像集。针对简化马尔可夫网络计算的需要以及训练集人脸图像的差异,在块坐标限位操作的基础上,提出了一种非线性样本搜索算法,降低了搜索空间复杂度,提高了匹配效率和相关性。算法利用搜索到的高分辨率图像分块样本,直接输出超分辨率图像。分析和实验证实,与传统学习算法相比,该文方法具有输出质量好、效率高的特点。     

基于SVR和PCA的超分辨率图像恢复算法应用研究

利用单幅低分辨率图像重构超分辨率图像的算法中,通常基于样本库进行图像重构,而这类算法效率较低。提出了一种利用SVR和PCA进行特征压缩的图像重构算法,其基本思路是将训练图像分解成若干个基本小块作为样本库;然后利用PCA对低分辨率图像基本小块进行降维处理,并将得到的主成分系数作为特征加以训练,在识别和重构过程中,将待恢复图像进行回归分析,找到相应的超分辨率图像块,然后进行重构。实验结果表明,本文方法较其他算法有更优的恢复结果,并能同时保证较好的实时处理特性,很好地逼近了原始的真实图像。     

增益映射耦合局部正则化的图像重构算法

针对当前的图像重构方法在对多帧超分辨率图像复原时,存在明显的模糊效应与振铃效应的不足,提出增益映射控制耦合局部正则化的图像重构算法。首先,通过对低分辨率图像中亚像素的移动进行分析,构建高低分辨率图像的成像模型,再对超分辨率图像进行估值,将重构问题转化为一个不稳定的线性方程式组;然后,构造正则化算子,联合改进的代数重建法求其稳定值;最后,采用基于局部自适应正则化的增益可控方法建立增益映射,完成超分辨率图像重构。仿真结果表明,与当前图像重构算法相比,在修复低分辨率图像时,该机制拥有更好的重构效果,有效降低了模糊效应与振铃效应。     

基于学习的超分辨率技术

基于学习的超分辨率算法使用一个图像训练集来产生一个学习模型,运用该模型为输入的低分辨率图像创建更多的高频信息,获得比基于重建算法更好的结果。该文介绍了基于学习的超分辨率技术的相关工作、理论基础和主要算法,提出基于学习的超分辨率算法中仍需解决的关键问题,展望其在未来的研究发展方向。     

融合参考图像的人脸超分辨率重构方法

基于深度学习的图像超分辨率重构方法对低分辨率人脸图像进行超分辨率重构时,通常存在重构图像模糊和重构图像与真实图像差异较大等问题.基于此问题,文中提出融合参考图像的人脸超分辨率重构方法,可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构.参考图像特征提取子网提取参考图像的多尺度特征,保留人脸神态和重点部位的细节特征信息,去除人脸轮廓和面部表情等冗余信息.基于提取的参考图像多尺度特征,逐级超分主网络对低分辨率人脸图像特征进行逐次填充,最终重构生成高分辨率的人脸图像.在数据集上的实验表明,文中方法可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构,具有良好的鲁棒性.     

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。     

基于SIFT的POCS图像超分辨率重建

针对传统的POCS图像超分辨率重建算法中广泛使用的基于改进的Keren配准算法,对于序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,很难做到精确的亚像素级配准,文中讨论了一种基于SIFT算法的POCS序列图像超分辨率重建算法。首先利用SIFT算法提取序列帧与参考帧间的SIFT关键点对,随后选取匹配关键点对,通过RANSAC去除误配点的同时估算出六参数仿射变换参数,最后使用POCS重建算法得到最终的重建结果。实验结果表明：该方法能有效地解决因运动估计不准而引起的重建图像效果不好的问题,特别是在序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,重建效果明显好于传统的POCS算法,具有更强适应性。     

一种基于MOD 字典学习的图像超分辨率重建新算法

将低分辨率图像重建成高分辨率图像是图像处理领域中的一个重要课题。Yang 提出 一种基于联合字典学习的图像超分辨率重建算法,其算法样本选取与字典训练方法较为复杂。提 出一种基于MOD 字典学习的图像超分辨率重建新算法,首先采用少量的训练样本代替Yang 的大量训 练样本,然后使用MOD 字典学习算法代替Yang 的FFS 字典学习算法,最后利用字典对图像进 行稀疏表示与重建。实验结果表明,所提出的算法速度较快,并且重建图像的质量较高。     

改进相似性度量模型的单幅图像自学习超分辨算法

在自学习超分辨算法中,高低分辨率图像块匹配是否准确是算法的关键。在高低分辨率图像块匹配过程中,考虑图像块纹理结构的重要性,提出了一种基于纹理约束的图像块相似性度量模型,应用该模型完成了高低分辨率图像块更为准确的匹配,使超分辨结果图像的细节更加丰富,进一步提高了图像质量。该算法仅使用了单幅低分辨率图像自身的相关先验信息,有效提升了图像的空间分辨率。实验结果表明,与双三次插值算法、自相似学习超分辨算法相比,本文提出的算法超分辨视觉效果更好,并且在客观评价指标中同样表现良好。     

Color Image Super-Resolution and Enhancement with Inter-Channel Details at Trivial Cost

Image super-resolution is essential for a variety of applications such as medical imaging, surveillance imaging, and satellite imaging, among others. Traditionally, the most popular color image super-resolution is performed in each color channel independently. In this paper, we show that the super-resolution quality can be further enhanced by exploiting the cross-channel correlation. Inspired by the High-Quality Linear Interpolation (HQLI) demosaicking algorithm by Malvar et al., we design an image super-resolution scheme that integrates intra-channel interpolation with cross-channel details by isotropic linear combinations. Despite its simplicity, our super-resolution method achieves the accuracy comparable with the existing fastest state-of-the-art super-resolution algorithm at 20 times faster speed. It is well applicable to applications that adopt traditional interpolations, for improved visual quality at trivial computation cost. Our comparative study verifies the effectiveness and efficiency of the proposed super-resolution algorithm.

     

局部几何结构驱动的图像插值放大及超分辨率复原

众所周知,图像插值是根据一幅低分辨率噪声图像重建相应高分辨率清晰图像的数字图像处理技术。虽然已有一些文献报道了多种图像插值算法,然而现有算法在插值视觉效果和计算复杂度两者间往往难以实现均衡,为此,提出了一种局部几何结构驱动的偏微分方程(PDE)图像插值算法。该算法通过耦合边缘、纹理和角形3种不同几何结构的扩散机制来进行插值,插值结果表明,该算法不仅具有抗噪声性能,而且能够同时增强边缘、纹理以及角形结构。考虑到图像的超分辨率复原与插值放大在数学本质上的一致性,特将上述PDE应用推广到图像的超分辨率复原,并且针对高强度噪声情形下,超分辨率图像中出现的伪纹理结构,提出了一种耦合全变差模型的改进的PDE。实验结果表明,不论是插值放大图像,还是超分辨率复原图像都具有较高的视觉质量和峰值信噪比。     

一种改进的图像超分辨率模型与数字图像分辨率的研究

论文从Harris等人提出的图像超分辨率理论出发,分析了传统图像超分辨率理论的不妥之处,并在此基础之上对成像模型进行了改进。以改进模型为依据,指出数字图像频谱的混迭是影响数字图像分辨率的主要因素之一,并且这种混迭是不可避免的,也是不可能被完全消除的。在数字图像超分辨率重建中,奈奎斯特抽样定理已经不能适用了,此种重建过程应该是减小混迭的过程,根据重建精度的要求,相应的来减小混迭。在图像混迭的基础之上,提出了一种数字图像分辨率的概念,由此概念出发,可以为数字图像超分辨率重建提供新的途径和评价方法。     

基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究

针对传统小波变换在图像融合过程中出现边缘模糊、图像失真等问题,提出了一种基于超分辨率的多聚焦图像融合算法。对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理,增强源图像对比度等细节信息,采用的源图像为分别进行左右聚焦处理的同一场景中的两幅图像。对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换（SWT）,并将源图像划分为四个子带。针对这些子带所包含源图像细节信息混乱、结构信息冗余等问题,采用了主成分分析（PCA）,分别选取源图像各子带的最大信噪比进行图像融合。利用逆平稳小波变换（ISWT）对融合子带进行重构,得到高质量融合图像。为了评定融合后图像的质量,选择了无参考图像和全参考图像的两种度量方法来检测融合后的图像质量。经实验结果表明,提出的算法克服了传统小波变换算法在图像融合上的缺点,具有边缘清晰、视觉感知好、清晰度好、失真小等优点。     

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.     

双边全变分的自适应核回归超分辨率重建

正则化方法是目前解决超分辨率重建中病态问题的一种被广泛使用的方法。在分析了现有基于多种正则化超分辨率重建方法的基础上,构造了一种基于双边全变分（BTV）的自适应核回归滤波核,并将它作为正则化超分辨率重构的代价函数,该方法根据图像特征自适应生成正则项的滤波核函数。实验结果表明,与传统的正则化重建方法相比较,该算法既能有效地去除噪声,也能很好地保留图像细节部分,同时还具有一定的鲁棒性。通过客观和主观评价表明,图像重建质量有显著的提高。