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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.针对标准的MAP算法引入了自适应概念,引入了图像自适应加权系数矩阵;据此给出一种基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建算法,该方法不仅能在图像超分辨率重建过程中抑制噪声,而且能锐化图像中的边缘信息;建立了自适应重建模型并用梯度下降法推导出迭代计算公式.实验表明,该算法在收敛性和精确性上都达到了较好的效果. 相似文献
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一种改善超分辨率图像重建中边缘质量的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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 相似文献
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单幅图像超分辨率重建技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准. 在军事、医学和安防等领域, 高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提. 根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题. 首先简述了图像超分辨率重建的概念、重建思想和方法分类; 然后重点分析用于单幅图像超分辨率重建的空域方法, 梳理基于插值和基于学习两大类重建方法中的代表性算法及其特点; 之后结合用于超分辨率重建技术的数据集, 重点分析比较了传统超分辨率重建方法和基于深度学习的典型超分辨率重建方法的性能; 最后对图像超分辨率重建未来的发展趋势进行展望. 相似文献
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基于改进POCS算法的视频图像超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
超分辨率技术是指通过融合多幅模糊、变形、频谱混叠的低分辨率图像来重建一幅高分辨率图像。本文提出一种基于POCS算法的视频图像超分辨率重建方法。POCS算法是图像超分辨率重建中的一种基本方法,本文在传统POCS算法的基础上,对重建过程中的初始高分辨率图像的估计加以改进,利用双3次插值法来获得初始估计;针对重建过程中容易出现的边缘振荡问题,利用边缘检测和修改PSF函数的方法使之得到解决。实验结果表明,重建后的高分辨率图像在提高分辨率的同时很好地保持了图像的细节。 相似文献
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数字图像超分辨率重建技术综述 总被引:2,自引:0,他引:2
图像超分辨率重建的目的是通过一幅或多幅低分辨率降质图像来估计一幅视觉效果较好的高分辨率图像.它从传统的图像恢复与重建技术而来,利用图像之间的信息互补来获得比单幅图像更多的细节.超分辨率技术主要分为两大类:基于重建的超分辨率技术和基于学习的超分辨率技术.基于重建的超分辨率技术按照特定的退化模型,通过输入的图像来估计高分辨率图像.基于学习的超分辨率技术从训练样本中获取先验知识,对输入图像的信息进行补充,可以获得比基于重建的算法更好的效果.对超分辨技术的算法作了系统的介绍,并指出图像的配准、退化模型的建立、盲估计问题、学习模型的建立、学习算法等仍是图像超分辨率技术中存在的主要问题,也是进一步研究的方向. 相似文献
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一种基于MAP的超分辨率图像重建的快速算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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目前超分辨率图像重建技术是计算机视觉领域的研究热点,随着深度学习的发展,基于深度学习的超分辨率图像重建技术已经取得了一定的研究成果.论文回顾了典型的超分辨率图像重建的深度网络模型,对超分辨率图像重建的深度学习算法和网络结构进行介绍,比较分析了不同模型的优缺点,从本质上发现并提出了超分辨率图像重建的一些问题.在此基础上,提出了基于深度学习的超分辨率图像重建方法未来的研究趋势. 相似文献
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超分辨率图像重建方法综述 总被引:58,自引:7,他引:51
由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction, SRIR 或 SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点, 引起了研究者的广泛关注. 本文 将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类, 将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、 单帧图像超分辨率三大类. 对于其中每一大类问题, 分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等 各种相关问题, 并对不同算法的特点进行了比较分析. 本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法, 最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望. 相似文献