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。     

基于洛伦兹范数的医学图像超分辨率重建研究

在超分辨率图像重建(SR)模型中,为了达到良好的重建效果,选择一个合适的代价函数是研究的重点。采用SR重建模型中的差错项选择了洛伦兹范数,正则化项选择了吉洪诺夫正则化,重建过程采用了迭代方法。提出的算法可以有效地解决医学图像SR重建过程中的去异值点和图像边缘保持的两大关键问题,达到良好的重建效果。为了验证上述算法的有效性,就一系列添加了运动模糊和不同噪声的低分辨率MRI医学图像进行了SR重建,并且与基于L2范数的重建算法的重建效果进行了比较分析。实验结果显示,所提算法具有良好的实用性和有效性。     

基于一种优化的配准算法的图像超分辨率重建

提出了一种优化的图像配准算法.该算法充分结合了时域基于全局运动模型的配准算法和频域基于傅立叶变换的配准算法,并运用到超分辨重建中.假设序列低分辨率图像之间存在旋转和平移,首先运用全局配准法求出旋转参数,对图像进行旋转补偿,然后对补偿后的图像用频域配准法估计平移参数,针对估计出的旋转参数和平移参数对序列低分辨率图像进行超分辨率图像重建,实验表明该方法能较有效地提高图像分辨的效果,并且本文还阐述了低分辨率图像帧数的影响.     

基于非线性最小二乘的图像自适应SR重建以及运动估计

图像超分辨率（SR）重建是利用数字信号处理技术由一系列低分辨率观测图像得到高分辨率图像。为了扩展SR技术的应用范围,提出了一种同时进行图像超分辨率重建和全局运动估计的方法。该方法首先基于最大后验概率(MAP)给出了图像SR重建和运动估计框架,该框架不仅考虑了前后两次迭代所得的HR图像差值对最终重建图像的影响,而且引入了不同LR图像对重建图像的重要性权值,使得算法具有自适应性;然后将总体框架转换为图像SR重建模型和运动估计模型;最后基于非线性最小二乘法对模型进行优化求解,得出了SR重建图像及其全局运动域。实验表明,该方法不仅图像重建效果良好,并有着良好的收敛性。     

基于卷积神经网络的时频域CT重建算法

针对采用时域滤波器解析重建后图像存在伪影和图像细节丢失等问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的时频域计算机断层扫描（CT）重建算法。首先,在频域中构建了基于卷积神经网络的滤波器网络,实现投影数据的频域滤波;其次,利用反投影操作算子对频域滤波后结果进行域转换得到重建图像;接着,在图像域构建网络对来自反投影层的图像进行处理;最后,在采用最小均方误差损失函数基础上引入多尺度结构相似度损失函数组成复合损失函数,减轻神经网络对结果图像的模糊效应,保留重建图像细节。图像域网络和投影域滤波网络联合作用,最终得到重建结果。在临床数据集上验证了所提算法的有效性,相较于滤波反投影（FBP）算法、全变分（TV）算法及图像域残差编解码CNN（RED-CNN）算法,当投影数目分别为180和90时,所提算法重建结果图像信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）最高,且归一化均方根误差（NMSE）最小;当投影数目为360时,所提算法仅次于TV算法。实验结果表明,所提算法可以提高CT图像重建图像质量,是一种可行且有效的方法。     

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.     

基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法

图像的空间分辨率受成像环境、硬件制造水平和成本等多方面因素的影响,存在一定的局限性.为了提高图像的空间分辨率,提出一种基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法.首先利用训练集构建与图像高低频分量对应的高低频码本,将高低频码本作为训练样本获取高低频字典;然后在初始重建图像中搜索目标图像块的相似图像块,利用相似图像块构建非局部约束项;最后通过求解含有非局部约束项的l0范数最小化问题获取目标图像块的稀疏表示系数,并利用高低频字典重建高分辨率图像块.该算法利用高低频字典表示目标图像块,而不是直接采用高低频码本,提高了算法的运算效率;利用相似图像块构建正则化约束项,提高了重建图像的质量.实验结果表明,与LLE,Sc SR和NARM等算法相比,文中算法取得的超分辨率重建效果更好.     

图像超分辨率重建技术综述

超分辨率(SR)重建技术是利用一幅或多幅低分辨率(LR)图像的信息重建出一幅高分辨率(HR)图像,同时能够消除由成像器件引入的模糊、噪声.该技术应用领域广泛,已经成为国内外图像处理领域的研究热点之一.介绍了超分辨率重建技术的基本原理,并分别以单帧和多帧、频域和空域为分类依据,分别阐述了超分辨率重建技术的经典方法,系统地总结了各种方法的优缺点,提出了超分辨率重建技术可能的研究方向,从而为超分辨率重建相关技术的进一步研究提供一定的理论基础.     

基于压缩感知和SVR的自学习单幅图像超分辨率重建

针对依靠外部图像库的超分辨率(SR)重建算法训练耗时长、容易出现错误高频细节的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)理论和支持向量回归(SVR)的单幅图像超分辨率重建方法。对降质图像本身训练SVR模型,充分挖掘图像自身的自相似特点。训练过程中先对输入图像边缘进行检测并对图像块进行分类,然后稀疏编码图像块,再根据图像的标签向量和稀疏表示矩阵训练得到SVR模型,并在测试过程中利用该模型预测高分辨率(HR)图像。实验结果表明,与基于外部库方法重建图像的方法相比,该算法所得结果的细节更加真实;与双三次插值方法相比该算法所得结果的边缘更加清晰。     

自适应IQA阈值序列图像NLM超分辨重建方法

序列图像超分辨率（super resolution,SR）算法可以利用多帧低分辨率图像之间的互补信息重建出一张高分辨率结果。传统非局部均值（non-local means,NLM）超分辨率重建方法的迭代次数选取和最佳SR重建结果筛选过程高度依赖使用者经验值和主观评价,这极大地增加了算法复杂度,降低了算法的鲁棒性。为了解决这两个问题,提出一种基于图像质量评价（image quality assessment,IQA）自适应阈值的NLM超分辨重建算法。通过设计一种SR重建结果质量评价指标,将该指标引入到NLM重建算法中：一方面作为阈值,用以确定算法迭代收敛条件;另一方面作为评价标准,用以筛选多个输出结果中重建效果最佳的高分辨率图像。实验结果表明,提出的算法能在有效保证鲁棒性的同时,极大地提升NLM超分辨率重建算法的运算效率。     

新颖的频域图像超分辨重建方法

图像频域解混叠超分辨算法要求输入低分辨率图像帧数及其帧间亚像元位移满足一定的条件,因此限制了其应用范围。利用单帧超分辨技术和再采样函数从每帧输入低分辨率图像产生16帧相同分辨率的图像,再从中挑选满足限制条件的图像帧,从而消除了原算法要求的两个主要限制条件,建立了改进的二至多帧输入图像频域解混叠超分辨算法。三组仿真实验结果表明,该算法消除了输入帧数和帧间亚像元位移的限制条件,并且可以使峰值信噪比提高5dB左右。     

基于小波域压缩感知的遥感图像超分辨算法

针对单字典表达复杂多样的图像纹理存在一定的局限性的问题,利用压缩感知和小波理论建立了一种多字典遥感图像超分辨算法。首先,对训练图像在小波域的不同频带利用K-奇异值分解（K-SVD）算法建立不同的字典;然后,利用全局限制求取高分辨率图像的初始解;最后,利用正交匹配追踪算法（OMP）对初始解在小波域进行多字典稀疏求解。实验结果表明,相比基于单字典的超分辨重建算法,结果图像的主观视觉效果有很大提高,客观评价指标的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提高2.8 dB以上和0.01以上。字典可一次建立重复使用,降低了运算时间。     

A local structure adaptive super-resolution reconstruction method based on BTV regularization

Super-resolution (SR) image reconstruction has been one of the hottest research fields in recent years. The main idea of SR is to utilize complementary information from a set of low resolution (LR) images of the same scene to reconstruct a high-resolution image with more details. Under the framework of the regularization based SR, this paper presents a local structure adaptive BTV regularization based super-resolution reconstruction method to overcome the shortcoming of the Bilateral Total Variation (BTV) super resolution reconstruction model. The proposed method adaptively chooses prior model and regularization parameter according to the local structures. Experimental results show that the proposed method can get better reconstruction results and significantly reduces the manual workload of the regularization parameter selection.     

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。     

改进的频域内亚像素级旋转角估计方法

亚像素级配准是超分辨率重构的前提,其中旋转角估计的准确程度对重构效果有直接影响。针对传统的频域内旋转角估计在小角度估计不精确的缺点,提出了用部分幅值进行配准的改进算法。实验结果表明,改进算法对小角度旋转角估计比传统算法效果好。     

一种频率域解混叠的CCD图像超分辨重建方法*

在不增大光学系统的焦距,也不缩小CCD 器件阵元的宽度的情况下,为了获得高分辨率的图像,对多幅具有互补信息的低分辨率图像进行研究。首先,把多幅具有互补信息的低分辨率图像通过傅里叶变换到频率域;接着,对频率域中高分辨与低分辨率图像之间关系进行建模,进而得到它们之间的关系;然后,通过对模型求解,得到高分辨率图像的频率值;最后,进行傅里叶反变换即可得到高分辨率图像。实验结果表明,该重建方法获得的高分辨率影像在视觉上比用任意一帧影像经过双线性插值获得的影像要清晰得多,与实际摄取高一倍的分辨率影像几乎达到一样。对b     

基于迭代反投影的超分辨率图像重建

提出了一种结合频域运动估计和迭代反投影的超分辨率图像重建算法。根据输入低分辨率序列图像各帧之间的傅立叶变换相位差,估计出每幅低分辨率图像相对于参考低分辨率图像的子象素位移;依据所得的子象素位移并结合迭代反投影算法,实现了超分辨率图像重建。实验结果表明,该算法是一种有效的超分辨率图像重建方法。     

Texture image prior for SAR image super resolution based on total variation regularization using split Bregman iteration

In this article, we propose a total variation (TV) regularization approach for the reconstruction of super-resolution synthetic aperture radar (SAR) image based on gradient profile prior or other texture image prior in the maximum a posteriori framework. We also design a novel super-resolution reconstruction algorithm via split Bregman iteration with the known degradation matrix, thereby enhancing the resolution of the SAR image. The parameter adaptation of the TV regularization is performed based on the high-resolution (HR) SAR image at each step. Several evaluation indices are tested on SAR images for objective assessment of the performance of SAR image super-resolution reconstruction. This computationally efficient algorithm is robust to noise in SAR scenes in HR image estimation. Experimental results show that the proposed split Bregman super-resolution approach can effectively avoid the speckle noise generated due to some strange textures and has good effect of noise suppression, while effectively maintaining the SAR image content, the structure of the SAR image is more apparent. Additionally, the experimental results on real SAR scenes also demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and demonstrate its superiority to other super-resolution algorithms.     

基于多孔多方向小波的SAR图像正则化超分辨重构

针对SAR图像超分辨重构问题,建立了基于多孔多方向小波域的正则化模型。在选取正则化参数时,提出一种自适应确定方法,该方法无需知道噪声大小和图像的先验知识,提高了确定正则化参数的准确性;求解模型时用FR共轭梯度法来改善算法的收敛性。最后将该算法分别与空域中正则化算法和小波域及轮廓波域中正则化算法进行了比较,仿真实验结果表明,该算法较好地再现了各种边缘信息,其重构结果均优于其他三种方法。     

联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法

针对现有单幅图像超分重建方法难以捕获图像中完备有效信息的问题,提出一种联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法,旨在利用多个域之间的互补信息,进而获得更完备的图像特征表示。首先通过分析图像像素转换到频域空间后的特性,根据其复数表征方式提出了一种新的频域距离监督损失,将频谱信息有效地应用到卷积神经网络的优化过程;然后通过分析频域中不同频带的表征特点,在频域距离损失基础上构建了频谱加权损失,并将其分别应用到低频和高频两个频带;最后结合图像域的监督,构成多个域的联合优化,取得良好的性能。在Set14、B100和Kodak三种公开数据集上进行了验证,结果表明：提出算法的PSNR和SSIM分别达到了33.47 dB和0.985 9,与几种图像超分方法相比取得了最好的性能。