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。     

基于识别的凸集投影人脸图像超分辨率重建

人脸图像的超分辨率重建在公安、视频监控等领域有重要应用价值．基于识别的思想,对人脸灰度图像进行统计分析,得到有关人脸灰度整体特征的先验知识,将其描述为属性集合,从而利用凸集投影算法进行超分辨率图像重建．实验结果表明,重建质量较为理想,与通常的超分辨率凸集投影重建方法相比,抑制噪声的能力有显著提高,重建质量改善明显,收敛速度加快,且易于计算和实现．     

基于加权POCS的图像超分辨率重建

对凸集投影(POCS)图像超分辨率重建算法中的残差修复阈值选取问题进行分析,提出一种基于图像超分辨率重建的改进算法。改变传统POCS算法中固定残差修复阈值模式,通过引入低分辨率图像清晰度这一先验信息,用表征图像相对清晰度的参数控制阈值,从而实现整个重建过程阈值动态选取。实验结果证明,该算法能提高残差计算和阈值选取的针对性,对提升重建图像的清晰度及信噪比具有较好的效果。     

一种改进的视频序列超分辨率重建算法及应用

在凸集优化基础上,充分利用最大后验概率和凸集投影技术,提出了一种高效强鲁棒性视频序列分辨率提升算法.首先,在空域设计一个简单的预处理共轭梯度估计器,预测原始高分辨率图像;然后,在小波域分别创建帧间和帧内两个不同的凸集,并实施不同的投影运算,提取出隐含在相邻低分辨率图像中的细节信息;最后,利用空域估计器中相邻因子间的关系...     

基于凸集投影（POCS）的车牌图像超分辨率重建研究

针对车牌识别中所拍摄的图像序列存在分辨率较低的问题,提出了利用图像间的互补信息来重建一幅高分辨率图像的方法,以便于车牌图像的识别。通过迭代求解法和高斯金字塔模型,快速精确地估计得到配准参数,采用凸集投影（POCS）算法对图像序列进行了超分辨率重建。实验表明算法具有亚像素级的配准精度和较强的稳健性,重建图像取得了良好的视觉效果。     

一种多幅欠采样图像的凸集投影超分辨率重建方法

介绍了一种由多幅欠采样低分辨率图像重建一幅高分辨率图像的凸集投影超分辨率重建技术。首先介绍了超分辨率空间域迭代重建方法中一个至关重要的因素--成像过程模型;其次通过介绍凸集投影的理论依据,给出了插值-模拟采样迭代超分辨率重建方法的模型和重建步骤;最后通过实验数据对算法进行了验证。     

改进的序列图像超分辨率重建方法

为解决局部运动的视频序列在超分辨率重建过程中,由于采用传统的图像间全图一致变换模型可能导致的运动估计误差增大,影响重建效果的问题,提出了基于三角网不规则分块运动估计思想和基于DTN-POCS的重建算法.从边缘点中提取特征点,利用配准获得的同名点集,在主/从图像对间构建同名不规则三角网,并以此分割图像,默认每个三角块中像素运动一致.在此基础上,把所有低分辨率帧分块投影到高分辨率坐标,以凸集投影(POCS)迭代优化.试验结果表明:重建的高分辨率图对图像中的局部运动鲁棒性更强,能有效改善重建精度.     

基于POCS算法的超分辨率图像重建技术

本文对图像超分辨率复原的概念及其原理进行阐述,研究了基于重建的超分辨率复原算法中的POCS,及凸集投影算法,分析了其重建图像的基本原理,并对算法进行实验,得出实验数据加以分析。     

一种改善超分辨率图像重建中边缘质量的方法

超分辨率图像重建技术指通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像来重建一幅高质量高分辨率图像. 凸集投影 (POCS) 算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法. 本文提出了一种适用于 POCS 算法的改善高分辨率重建图像边缘质量的方法. 该方法将中心在边缘像素的点扩散函数 (PSF) 与一个指数型权值函数相乘, 使得修改的 PSF 系数沿着边缘正交的方向减小. 实验结果表明, 这样的修改有效地保持了边缘的特性, 明显地提高了重建图像的质量     

一种基于凸集投影(POCS)的数字图像超分辨率重建算法

该文研究了一种基于凸集投影(POCS)算法的超分辨率图像重建方法,分析了POCS方法恢复图像的理论算法,通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复超分辨率图像的差异,仿真结果表明,该方法明显地提高了超分辨率图像的恢复质量。     

无人机侦察视频超分辨率重建方法

目的 无人机摄像资料的分辨率直接影响目标识别与信息获取,所以摄像分辨率的提高具有重大意义。为了改善无人机侦察视频质量,针对目前无人机摄像、照相数据的特点,提出一种无人机侦察视频超分辨率重建方法。方法 首先提出基于AGAST-Difference与Fast Retina Keypoint (FREAK)的特征匹配算法对视频目标帧与相邻帧之间配准,然后提出匹配区域搜索方法找到目标帧与航片的对应关系,利用航片对视频帧进行高频补偿,最后采用凸集投影方法对补偿后视频帧进行迭代优化。结果 基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法在尺度、旋转、视点等变化及运行速度上存在很大优势,匹配区域搜索方法使无人机视频的高频补偿连续性更好,凸集投影迭代优化提高了重建的边缘保持能力,与一种简单有效的视频序列超分辨率复原算法相比,本文算法重建质量提高约4 dB,运行速度提高约5倍。结论 提出了一种针对无人机的视频超分辨率重建方法,分析了无人机视频超分辨率问题的核心所在,并且提出基于AGAST-Difference与FREAK的特征匹配算法与匹配区域搜索方法来解决图像配准与高频补偿问题。实验结果表明,本文算法强化了重建图像的一致性与保真度,特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显,且处理速度更快。     

基于POCS框架的时空联合自适应视频超分辨率重建算法*

针对传统POCS( projection onto convex sets)算法的局限性,提出了一种基于POCS框架的时空联合自适应视频超分辨率重建算法.通过引入时空联合自适应机制,算法有效地减缓了错误运动估计信息对重建图像质量的影响,克服了传统POCS算法对目标运动剧烈的视频序列重建时存在的噪声放大效应.实验结果表明...     

基于图像配准的POCS超分辨率图像重构

图像重构是数字图像处理的一个重要的分支，根据图像序列进行重构的高分辨率图像在多种应用邻域得以应用。该文简要介绍了图像成像原理以及降阶模型，并提出在图像配准的基础上，对图像序列采用POCS方法高分辨率重构，将图像校准算法和POCS方法有机地结合在一起，同时给出了其中详细的算法和实现过程。实验仿真结果表明该算法当图像间平移量小于10个象素、旋转角小于5时收敛，且运算量小，收敛速度快，具有很好的图像超分辨率重构能力。     

Structured Sparse Coding With the Group Log-regularizer for Key Frame Extraction

Key frame extraction based on sparse coding can reduce the redundancy of continuous frames and concisely express the entire video. However, how to develop a key frame extraction algorithm that can automatically extract a few frames with a low reconstruction error remains a challenge. In this paper, we propose a novel model of structured sparse-coding-based key frame extraction, wherein a nonconvex group log-regularizer is used with strong sparsity and a low reconstruction error. To automatically extract key frames, a decomposition scheme is designed to separate the sparse coefficient matrix by rows. The rows enforced by the nonconvex group log-regularizer become zero or nonzero, leading to the learning of the structured sparse coefficient matrix. To solve the nonconvex problems due to the log-regularizer, the difference of convex algorithm (DCA) is employed to decompose the log-regularizer into the difference of two convex functions related to the l₁ norm, which can be directly obtained through the proximal operator. Therefore, an efficient structured sparse coding algorithm with the group log-regularizer for key frame extraction is developed, which can automatically extract a few frames directly from the video to represent the entire video with a low reconstruction error. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can extract more accurate key frames from most SumMe videos compared to the state-of-the-art methods. Furthermore, the proposed algorithm can obtain a higher compression with a nearly 18% increase compared to sparse modeling representation selection (SMRS) and an 8% increase compared to SC-det on the VSUMM dataset.      

多分辨率图像序列的超分辨率重建

针对不同焦距下拍摄的多分辨率尺度的图像序列,本文提出了一种基于尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform, SIFT)和图像配准的超分辨率(Super resolution, SR)图像盲重建算法.首先提取图像SIFT特征点,然后用向量夹角余弦进行特征描述符向量的初匹配,并用随机抽样一致性 (Random sample consensus, RANSAC)算法消除误匹配提高配准精度.计算变换参数后,将低分辨率图像(Low-resolution, LR)像素点映射到高分辨率(How-resolution, HR)网格,最后利用像素可信度加权算法填充缺失像素值,重建更高分辨率的图像.实验表明, 本文算法能精确估计图像序列的缩放因子,可以有效处理仿射变换模型,对配准误差也具有一定的鲁棒性.算法从实质上提高了多分辨率尺度图像序列的分辨率,尤其在低分辨率帧数较少可用于重建的信息量严重不足时也能获得比较满意的重建效果.     

一种用于视频超分辨率重建的块匹配图像配准方法

图像配准是超分辨率重建中的一个关键问题,直接影响超分辨率重建图像的质量.本文在自适应十字搜索(Adaptive rood pattern search,ARPS)块匹配算法的基础上,根据小波域中各图像之间的相关性,提出一种分层块匹配算法-基于小波变换的改进的自适应十字模式搜索算法(Improved adaptive r...     

基于结构张量的视频超分辨率算法

针对传统正则化超分辨率（SR）重建模型中,正则化参数选择过大会使重建结果模糊,导致边缘和纹理等细节丢失,选择过小模型去噪能力又不足的问题,提出一种基于结构张量的双正则化参数的视频超分辨率重建算法。首先,利用局部结构张量对图像进行平滑区域和边缘的检测;然后,利用差异曲率对全变分（TV）进行先验信息加权;最后,对平滑区域和边缘采用不同的正则化参数进行超分辨率重建。实验数据显示提出的算法将峰值信噪比（PSNR）提高了0.033～0.11 dB,具有较好的重建效果。实验结果表明：该算法能够有效地提升低分辨率（LR）视频帧重建效果,可应用于低分辨率视频增强、车牌识别和视频监控中感兴趣目标增强等方面。