基于迭代反投影的彩色图像超分辨率重建磁

给出了一种结合相位相关配准算法和迭代反向投影的彩色图像超分辨率重建算法。相位相关算法是一种利用频域信息估计图像之间偏移量的快速算法。在HSV颜色空间下利用低分辨率图像间的亚像素偏移量进行迭代反投影,保留图像的 H通道只对S通道和V通道进行迭代反投影。实验证明重建后的彩色图像与原始图像色调保持一致,并且很好地重建出图像的细节和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度的平滑和颜色失真。     

基于多尺度特征融合反投影网络的图像超分辨率重建

针对现有图像超分辨率重建方法恢复图像高频细节能力较弱、特征利用率不足的问题, 提出了一种多尺度特征融合反投影网络用于图像超分辨率重建. 该网络首先在浅层特征提取层使用多尺度的卷积核提取不同维度的特征信息, 增强跨通道信息融合能力; 然后,构建多尺度反投影模块通过递归学习执行特征映射, 提升网络的早期重建能力; 最后,将局部残差反馈结合全局残差学习促进特征的传播和利用, 从而融合不同深度的特征信息进行图像重建. 对图像进行×2 ~ ×8超分辨率的实验结果表明, 本方法的重建图像质量在主观感受和客观评价指标上均优于现有图像超分辨率重建方法, 超分辨率倍数大时重建性能相比更优秀.     

基于反投影注意力网络的遥感影像超分辨率重建

近年来, 在诸如环境监测等一系列工作中, 遥感影像得到了广泛应用. 然而, 目前卫星传感器观测到的影像往往分辨率较低, 很难满足深入研究的需要. 超分辨率(SR)目的是提高图像分辨率, 同时提供更精细的空间细节, 完美地弥补了卫星图像的弱点. 因此, 本文提出了一种反投影注意力网络(back-projection attention network, BPAN)用于遥感图像的超分辨率重建, 该网络由反投影网络和初始残差注意块两部分组成. 在反投影网络中, 通过迭代误差反馈机制计算上下投影误差指导图像重建; 在初始残差注意块中, 引入初始模块融合局部多级特征为重建详细的纹理提供更丰富的信息, 以注意模块自适应地学习不同空间区域的重要性, 促进高频信息的恢复. 为了评价该方法的有效性, 在AID数据集上进行了大量的实验, 结果表明, 本文的网络模型提升了传统深度网络的重建性能, 且在视觉效果和客观指标方面有明显提升.     

基于变分光流估计的肺部4D-CT图像超分辨率重建

由于受到扫描时间和照射剂量的限制,肺部4D-CT数据中纵向采样率远小于面内采样率.为了得到更高质量的肺部图像,从医学图像固有的自相似性出发,提出了一种基于局部和全局相结合的变分光流估计的图像序列超分辨率重建技术,用于提高4D-CT图像重建质量.首先,构建了一个用于求解肺部4D-CT不同相位图像之间的光流场的变分光流模型;然后,利用快速交替方向乘子法求解该模型,得到不同相位图像之间的光流场;最后,基于光流场,并利用非局部迭代反投影超分辨率重建算法,实现了高分辨率肺部图像的重建.实验结果表明：与已有算法相比,本方法在增强图像纹理结构的同时更好地保留了图像的轮廓.     

基于深度学习的芯片图像超分辨率重建

考虑到卷积神经网络可以通过训练过程引入图像的先验知识,文中提出基于深度学习的芯片图像超分辨率重建.利用卷积神经网络改善迭代反投影法的初始估计图像,通过迭代过程引入图像序列间的互补信息,建立芯片图像的样本集.实验表明,在不同放大倍数下,改进算法的客观评价指标平均值均较高,在芯片图像中的电路密集处,改进算法的主观视觉感受也较好.同时,文中算法适用于自然图像.     

基于光流法的迭代反投影超分辨率重构算法

为了提高重构图像或者视频的分辨率．提出把新型的基于光流法的图像配准算法应用于迭代反投影（IBP）超分辨率算法中。在所提出的方法中．基于光流法的图像配准算法用来提高图像配准的准确性。首先,为了得到像素级别的运动矢量．基于光流法的图像配准算法被用于估计图像间的运动矢量。以得到更加准确的运动矢量矩阵。接着,利用所获得的运动矢量矩阵结合迭代反投影算法重构高分辨率的图像。同时．由于基于光流法的图像配准能够很好地估计视频图像间的运动．所提出的方法同样适用于视频图像的超分辨。实验结果表明．提出的方法对于图像或者视频的超分辨率效果．在主观效果和客观评价上都有一定的提升。     

基于迭代条件模型算法的图像超分辨率重建

图像超分辨重建是从一系列降质的低分辨率图像中获取高分辨率的图像。在最大后验概率算法基础上提出了一种基于马尔可夫随机场的超分辨率重建算法,并通过迭代条件模型实现超分辨率图像重建。实验结果表明,与传统的超分辨率重建算法相比,该算法是一种快速的计算最大后验概率的方法,采用Potts-Strauss模型作为图像的先验概率密度函数,经过五、六次的迭代就能达到理想的迭代效果,解决了最大后验概率算法计算量大的缺点,是一种高效的超分辨率重建算法,具有一定的实用价值。     

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。     

基于深度学习的图像超分辨率重建算法研究

图像超分辨率重建是计算机进行图像处理的底层任务,可以将低分辨率图像进行优化,生成高频细节的高分辨率图像。基于深度学习的图像超分辨率重建算法可以进一步提高重建图像质量与视觉效果,采用轻量化的超分辨率算法可以有效减少重建算法模型所需要的内存空间。本文采用深度学习技术中的基于卷积神经网络的图像超分辨率重建模型,提高图像分辨率,降低计算复杂度。     

单幅图像超分辨率重建方法研究

该论文研究了单帧低分辨率图像重建方法,主要有插值方法、插值法与迭代反投影法和凸集投影法相结合的方法。仿真实验结果表明插值与迭代反投影和凸集投影相结合的方法均比单独进行插值放大效果更好,在提高图像分辨率的同时能较好的复原图像细节。     

基于小波变换和迭代反向投影的超分辨率算法

针对单帧图像的超分辨率的重建问题,在分析基于小波域及空间域相关算法的基础上,提出了一种基于小波变换和迭代反向投影的超分辨率重建算法。该算法结合了小波域和空间域算法的优势,在小波域通过小波变换对图像进行分解,再利用迭代反向投影方法使重构误差最小化,在小波域和空间域均采用简单插值方法来降低计算复杂度。实验数据表明,该算法与现有其他算法相比,得到的峰值信噪比较高,且运算复杂度较低,对图像的重建质量有明显改善。     

工业CT窄角扇束卷积反投影图像重建

高能X射线工业CT机的图像重建属窄角扇束扫描方式下的图像重建。文中提出并讨论了基于卷积反投影图像重建算法的窄角扇束扫描方式下的图像重建，并针对窄角扇束扫描方式下的两种不同步距的同步平移方式，给出不同的卷积反投影图像重建算法，对高能X射线工业CT机的图像重建有指导作用。     

倍增比自适应的图像超分辨率重建

近年来,图像超分辨率重建一直是热门的研究领域,但是对于任意倍增比的超分辨率研究仍然鲜见相应的成果.在高倍增比的情形下,图像清晰度变得较低,肉眼已难以识别图像的内容.随着技术的进步,机器视觉已开始识别清晰度极低的图像,面向任意倍增比的超分辨率技术研究已显得日益重要.通过测试各种代表性的超分辨率算法,本文在进行图像超分辨率的任意倍增比分析之后,根据全尺度质量总和准则提出了一种倍增比自适应的超分辨率重建算法.实验结果表明,所提算法在整个倍增尺度内实现了更好的整体重建性能.     

基于MG-GMRES算法的图像超分辨率重建

提出了一种基于多层网格(MG)和广义极小残余(GMRES)算法相结合的图像超分辨率重建快速算法.首先采用正则化方法给出图像超分辨率重建模型;然后在系统介绍MG和GMRES算法的基础上,针对图像超分辨率重建中非对称线性稀疏方程的求解,提出多层网格-广义极小残余(MG-GMRES)算法;详细讨论了MG-GMRES算法的光滑、限制、插值操作以及计算复杂度.实验研究表明该算法的重建结果相当有效,与MG、GMRES和Richrdson迭代相比,具有更快的收敛速度.     

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．     

一种超分辨率图像重构算法研究

为了从低分辨率序列图像中重构出高分辨率的图像,该文在Robust超分辨率图像重构算法中引入了正则化因子,提出了一种新的超分辨率图像重构算法,它不仅消除了低分辨率图像中的奇变信息(bias),而且增强了抑制超分辨率图像重构噪声的能力。实验结果表明,该文提出的算法具有更好的效果(MSE值更小)。     

Super-Resolution Reconstrutction of Image Sequence Using Multiple Motion Estimation Fusion

Super-resolution reconstruction algorithm produces a high-resolution image from a low-resolutionimage sequence. The accuracy and the stability of the motion estimation (ME) are essential for the wholerestoration. In this paper? a new super-resolution reconstruction algorithm is developed using a robust MEmethod, which fuses multiple estimated motion vectors within the sequence. The new algorithm has two majorimprovements compared with the previous research. First, instead of only two frames, the whole sequence is usedto obtain a more accurate and stable estimation of the motion vector of each frame; second, the reliability ofthe ME is quantitatively measured and introduced into the cost function of the reconstruction algorithm. Thealgorithm is applied to both synthetic and real sequences, and the results are presented in the paper.     

一种基于MAP的超分辨率图像重建的快速算法

超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准MAP估计算法运算量大的问题提出了两点改进.第1点是当计算梯度时直接计算目标函数的增量,避免了函数值的冗余计算;第2点是采用非精确一维搜索确定步长,避免了运算量庞大的海塞矩阵的计算.实验结果表明,提出的改进在保持重建效果基本不变的前提下,在很大程度上提高了MAP超分辨率图像重建方法的速率,与此同时保证了算法的收敛性.