基于多字典的单幅图像超分辨率重建

对于目前图像超分辨率重建算法中的问题，忽略重建图像结构性和重建过程中丢失高频信息，提出了一种基于多字典的单幅图像超分辨率重建算法。在字典学习阶段根据每个图像块的主方向角，对所有训练图像块进行聚类并训练各类的字典。利用训练得到的字典重建训练样本并计算各类的残差图像块，然后对残差图像块再进行聚类、训练残差字典。用锚定邻域回归方法重建高分辨率图像，实验结果表明，该算法在客观评价和视觉效果上均优于许多优秀的图像超分辨算法。     

基于学习的图像超分辨重建方法综述

全面综述了基于学习的单帧图像超分辨重建技术的研究与发展。基于学习的单帧图像超分辨重建借助机器学习技术,通过学习低分辨与高分辨图像之间的映射关系估计低分辨图像中丢失的高频细节,以获得边缘清晰、纹理细节丰富的高质量图像。根据超分辨重建过程中实例样本使用方式和学习算法的不同,已有基于学习的超分辨重建方法可分为五种类型,包括基于[k]近邻学习的方法、基于流形学习的方法、基于字典学习的方法、基于实例多线性回归的方法和基于深度学习的方法。对每类方法的主要思想和具有代表性的方法进行了详细介绍,对六种具有代表性的基于学习的超分辨重建方法的重建结果进行了比较和分析。最后,对基于学习的超分辨重建技术的未来发展趋势进行了展望。     

图像超分辨重建算法综述

图像超分辨重建是一种提升图像分辨率的图像处理技术,而超分辨问题是一个难解的欠定问题,近些年来研究人员主要采用基于学习的方法,从大量数据中学习图像先验信息,以实现对解空间的约束。本文介绍了近20年来主流的图像超分辨重建算法,主要分为基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。对于传统的超分辨重建算法,阐述了基于邻域嵌入的方法、基于稀疏表示的方法以及基于局部线性回归的方法。对于基于深度学习的超分辨重建算法,详细总结了网络模型结构设计、上采样方式、损失函数形式以及复杂条件下的算法设计4个方面。此外,本文简要分析了超分辨重建技术在视频超分辨、遥感图像超分辨以及在视觉高层任务方面的应用。最后,本文展望了图像超分辨重建技术的未来发展方向。     

基于预测稀疏编码的快速单幅图像超分辨率重建

针对经典的基于稀疏编码的图像超分辨率算法在重建过程中运算量大、计算效率低的缺点,提出一种基于预测稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法。训练阶段,该算法在传统的稀疏编码误差函数基础上叠加编码预测误差项构造目标函数,并采用交替优化过程最小化该目标函数;测试阶段,仅需将输入的低分辨图像块和预先训练得到的低分辨率字典相乘就能预测出重建系数,从而避免了求解稀疏回归问题。实验结果表明,与经典的基于稀疏编码的单幅图像超分辨率算法相比,该算法能够在显著减少重建阶段运算时间的同时几乎完全保留超分辨率视觉效果。     

基于非局部自回归学习的医学图像超分辨重建方法

由于受放射剂量的影响及成像设备条件的限制,医学图像在成像过程中的分辨率不高,并在一定程度上影响后期临床诊疗的精度.针对此问题,文中提出基于非局部自回归学习的医学图像超分辨重建方法.利用医学图像数据固有的非局部相似性特点,将自回归模型引入到基于稀疏表示的医学图像超分辨重建模型中,同时利用聚类算法得到分类字典,提高实验效率.实验表明,文中方法提高医学图像分辨率方面的可行性,及在重建效率和性能方面的优势     

深度学习的单幅图像超分辨率重建方法综述

图像超分辨率重建即使用特定算法将同一场景中的低分辨率模糊图像恢复成高分辨率图像。近年来,随着深度学习的蓬勃发展,该技术在很多领域都得到了广泛的应用,在图像超分辨率重建领域中基于深度学习的方法被研究的越来越多。为了掌握当前基于深度学习的图像超分辨率重建算法的发展状况和研究趋势,对目前图像超分辨率的流行算法进行综述。主要从现有单幅图像超分辨算法的网络模型结构、尺度放大方法和损失函数三个方面进行详细论述,分析各类方法的缺陷和益处,同时通过实验对比分析不同网络模型、不同损失函数在主流数据集上的重建效果,最后展望基于深度学习的单幅图像超分辨重建算法未来的发展方向。     

基于加权随机森林的图像超分辨率算法研究

针对目前图像超分辨率重建效果欠佳的问题,提出一种基于加权随机森林的图像超分辨率重建算法.利用随机森林对图像块的特征进行聚类,并引入岭回归模型建立每类叶子结点中高、低分辨率图像块的映射关系,重建时根据测试低分辨率图像块所属的类别以及在每类叶子结点中的K近邻近似拟合误差,进行加权预测获得高分辨率图像块.将图像的非局部自相似性与迭代反投影算法相结合对预测的高分辨率图像进行后处理以提高重建质量.实验结果表明,所提出算法可以有效提高峰值信噪比,具有较好的可视效果.     

基于自适应块聚类的医学图像超分辨重建

医学图像在病人的诊疗过程中具有重要的参考意义。然而,受设备分辨率和放射剂量的影响,现有设备获得的医学图像分辨率较低,容易对最终诊疗结果产生不利影响。针对这个问题,提出了一种自适应块聚类的医学图像超分辨重建算法。首先,该算法对图像进行四叉树分解,自适应地获得不同尺度的图像块;然后,通过图像块特征提取和聚类处理得到各个不同尺度图像块的聚类中心;最后,利用聚类中心和相应的回归系数重建出高分辨率图像。实验结果表明,所提方法在医学图像重建效果和峰值信噪比、结构相似性对比等方面能够取得更好的效果。     

基于聚类的单帧图像超分辨率重建方法

为解决单幅图像的超分辨重建问题,提出一种基于聚类的单帧图像超分辨率重建方法.从高分辨率样本图像中学习一个结构聚类型的高分辨率字典,利用迭代收缩算法优化目标方程,求得高分辨率图像的表示系数,使用学习到的高分辨率字典对低分辨率图像进行重构.实验结果表明,与总变分方法、软切割方法和稀疏表示方法相比,该方法的单帧图像超分辨率重建效果较好.     

基于图像块分类的图像超分辨率重建

针对当前图像超分辨率重建算法中存在的字典单一而导致重建图像质量不佳的问题，提出一种将图像块分类与图像卡通纹理分解相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先，将图像分块，并将图像块分为边缘类、纹理类和平滑类三类，其中纹理类用形态成分分析（MCA）算法分解为卡通部分和纹理部分；然后，对边缘类、卡通部分和纹理部分分别训练高低分辨率字典；最后，求解稀疏系数并与高分辨率字典重建图像块。仿真结果显示，与基于稀疏表示的超分辨率重建（SCSR）算法和单幅图像超分辨率重建（SISR）算法相比，所提算法的峰值信噪比（PNSR）值分别提高了0.26 dB和0.14 dB，表明该算法的重建效果更好，重建图像纹理细节更丰富。     

Locally affine patch mapping and global refinement for image super-resolution

This paper deals with the super-resolution (SR) problem based on a single low-resolution (LR) image. Inspired by the local tangent space alignment algorithm in [16] for nonlinear dimensionality reduction of manifolds, we propose a novel patch-learning method using locally affine patch mapping (LAPM) to solve the SR problem. This approach maps the patch manifold of low-resolution image to the patch manifold of the corresponding high-resolution (HR) image. This patch mapping is learned by a training set of pairs of LR/HR images, utilizing the affine equivalence between the local low-dimensional coordinates of the two manifolds. The latent HR image of the input (an LR image) is estimated by the HR patches which are generated by the proposed patch mapping on the LR patches of the input. We also give a simple analysis of the reconstruction errors of the algorithm LAPM. Furthermore we propose a global refinement technique to improve the estimated HR image. Numerical results are given to show the efficiency of our proposed methods by comparing these methods with other existing algorithms.     

Hallucinating face by position-patch

A novel face hallucination method is proposed in this paper for the reconstruction of a high-resolution face image from a low-resolution observation based on a set of high- and low-resolution training image pairs. Different from most of the established methods based on probabilistic or manifold learning models, the proposed method hallucinates the high-resolution image patch using the same position image patches of each training image. The optimal weights of the training image position-patches are estimated and the hallucinated patches are reconstructed using the same weights. The final high-resolution facial image is formed by integrating the hallucinated patches. The necessity of two-step framework or residue compensation and the differences between hallucination based on patch and global image are discussed. Experiments show that the proposed method without residue compensation generates higher-quality images and costs less computational time than some recent face image super-resolution (hallucination) techniques.     

基于局部回归模型的图像超分辨率重建

针对基于稀疏重建的图像超分辨率(SR)算法一般需要外部训练样本,重建质量取决于待重建图像与训练样本的相似度的问题,提出一种基于局部回归模型的图像超分辨率重建算法。利用局部图像结构会在不同的图像尺度对应位置重复出现的事实,建立从低到高分辨率图像块的非线性映射函数一阶近似模型用于超分辨率重建。其中,非线性映射函数的先验模型是直接对输入图像及其低频带图像的对应位样本块对通过字典学习的方法得到。重建图像块时利用图像中的非局部自相似性,对多个非局部自相似块分别应用一阶回归模型,加权综合得到高分辨率图像块。实验结果表明,该算法重建的图像与同样利用图像具有自相似性的相关超分辨率算法相比,峰值信噪比(PSNR)平均提高0.3~1.1 dB,主观重建效果亦有明显提高。     

基于字典学习和非局部相似的超分辨率重建

为提高单帧降质图像的分辨率,提出了一种基于字典学习和非局部相似性的超分辨率重建算法。该算法主要将高分辨率图像减去利用迭代反投影重建结果得到差值图像,再利用K-奇异值分解(K-SVD)算法和联合字典生成的思想形成的字典训练方法,训练差值图像块和低分辨率图像块得到对应的高、低分辨率字典用于超分辨重建。此外,引入非局部相似性的正则项约束以提高重建图像的质量。实验结果表明,所提算法重建得到的图像在主观视觉效果和客观评价上优于基于例子学习的超分辨率算法。     

基于半耦合稀疏表达的极低分辨率人脸识别

现有基于学习的人脸超分辨率算法假设高低分辨率特征具有流形一致性（耦合字典学习）,然而低分辨率图像的降质过程使得高低分辨率特征产生了“一对多”的映射关系偏差,减少了极低分辨率图像特征的判决信息,降低了超分辨率重建图像的识别率。针对这一问题,引入了半耦合稀疏字典学习模型,松弛高低分辨率流形一致性假设,同时学习稀疏表达字典和稀疏表达系数之间的映射函数,提升高低分辨率判决特征的一致性,在此基础上,引入协同分类模型,实现半耦合特征的高效分类。实验表明：相比于传统稀疏表达分类算法,算法不仅提高了识别率,并且还大幅度降低了时间开销,验证了半耦合稀疏学习字典在人脸识别中的有效性。     

基于残差的图像超分辨率重建

提出一种基于图像残差的超分辨率重建算法.以原高分辨率图像与插值放大后图像之间的图像残差与低分辨率图像样本特征作为样本对,对其进行K均值分类,并对每类样本对采用KSVD(K-singular value decomposition)方法进行训练获得高、低分辨率字典对,然后根据测试样本与类中心的欧氏距离选择字典对,以与测试样本相近的多个类别所重建的结果加权获得图像残差,并结合低分辨率图像的插值结果获得高分辨率图像.实验结果表明,提出的方法具有更高的重建质量,且采用训练样本分类和相近类别的重建结果的加权和有利于提高图像重建质量.     

基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

基于虚拟样本图像集的多流形鉴别学习算法

为了丰富训练样本的类内变化信息,提出了基于通用训练样本集的虚拟样本生成方法。进一步,为了利用生成的虚拟样本中的类内变化信息有效地完成单样本人脸识别任务,提出了基于虚拟样本图像集的多流行鉴别学习算法。该算法首先将每类仅有的单个训练样本图像和该类的虚拟样本图像划分为互补重叠的局部块并构建流形,然后为每个流形学习一个投影矩阵,使得相同流形内的局部块在投影后的低维特征空间间隔最小化,不同流形中的局部块在投影后的低维特征空间中间隔最大化。实验结果表明,所提算法能够准确地预测测试样本中的类内变化,是一种有效的单样本人脸识别算法。     

小波域中双稀疏的单幅图像超分辨

目的 过去几年,基于稀疏表示的单幅图像超分辨获得了广泛的研究,提出了一种小波域中双稀疏的图像超分辨方法。方法 由小波域中高频图像的稀疏性及高频图像块在空间冗余字典下表示系数的稀疏性,建立了双稀疏的超分辨模型,恢复出高分辨率图像的细节系数;然后利用小波的多尺度性及低分辨率图像可作为高分辨率图像低频系数的逼近的假设,超分辨图像由低分辨率图像的小波分解和估计的高分辨率图像的高频系数经过二层逆小波变换来重构。结果 通过大量的实验发现,双稀疏的方法不仅较好地恢复了图像的局部纹理与边缘,且在噪声图像的超分辨上也获得了不错的效果。结论 与现在流行的使用稀疏表示的超分辨方法相比,双稀疏的方法对噪声图像的超分辨效果更好,且计算复杂度减小。