基于改进POCS算法的视频图像超分辨率重建

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。     

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。     

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。     

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...     

基于非局部POCS的超分辨率图像重建

图像获取过程中,受成像系统的影响,无法获取原始场景中所有的信息。超分辨率图像重建技术就是在不改变成像系统的前提下,提高图像质量。POCS(凸集投影算法)可以利用多帧低分辨率图像重建一帧高分辨率图像。然而传统的POCS算法通常会产生"锯齿"边缘。在自然图像中,会存在许多的相似边缘结构。利用局部相似性的结构,可以有效地消除"锯齿"边缘。因此提出一种基于非局部POCS的超分辨率图像重建算法,以有效锐化图像边缘,提高图像的视觉感观。     

基于改进POCS算法的太赫兹图像超分辨率重建

在太赫兹成像系统中,因衍射极限而导致图像具有较低的空间分辨率.为了提高图像的分辨率,提出了一种改进的凸集投影(POCS)算法.采用新的边缘指导插值(NEDI)算法获取初始图像;采用对中心像素在边缘的模板系数加权的方式优化点扩散函数,并且加权值能随边缘与水平方向夹角的改变而自适应调整.利用太赫兹扫描成像系统生成0.5 T...     

基于改进POCS算法的图像重建

利用传统凸集投影(POCS)算法进行图像超分辨率重建时,重建图像的边缘会产生振荡效应。针对该问题,提出一种改进的POCS算法。分析边缘振荡效应产生的原因,根据图像边缘两侧像素差值较大的特点,加权约束中心在边缘像素的点扩散函数,以减少边缘另一侧像素对当前像素的影响。实验结果表明,该算法能消除边缘振荡效应,提高重建图像的峰值信噪比。     

基于POCS和范例学习的序列图像超分辨率重建

实现序列图像的超分辨率重建,需要利用同一场景的多幅低分辨率图像之间的相对运动信息．并将它们融合到单幅高分辨率图像中,以有效的去除低分辨率图像中的模糊和噪声。本文提出首先分析序列图像结构、纹理等多维特征的不同特性和作用,利用分解得到的多维特征分别采用凸集投影（POCS）、范例学习等具有针对性的重建方法进行图像放大,在有效-融合多维特征重建图像的基础上,实现序列图像的多维特征超分辨率重建。     

基于SIFT的POCS图像超分辨率重建

针对传统的POCS图像超分辨率重建算法中广泛使用的基于改进的Keren配准算法,对于序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,很难做到精确的亚像素级配准,文中讨论了一种基于SIFT算法的POCS序列图像超分辨率重建算法。首先利用SIFT算法提取序列帧与参考帧间的SIFT关键点对,随后选取匹配关键点对,通过RANSAC去除误配点的同时估算出六参数仿射变换参数,最后使用POCS重建算法得到最终的重建结果。实验结果表明：该方法能有效地解决因运动估计不准而引起的重建图像效果不好的问题,特别是在序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,重建效果明显好于传统的POCS算法,具有更强适应性。     

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.     

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 rood pattern search algorithm based on wavelet transform, W-IARPS), 该方法在小波变换域完成匹配宏块的搜索, 有效地减少了匹配点的搜索个数, 且配准图像的峰值信噪比相比全搜索算法下降不到0.l dB, 保持了较高的配准精度. 最后采用凸集投影(Projections onto convex sets, POCS)算法对配准后的图像进行超分辨率重建, 取得了较好的视觉效果. 实验结果表明, 该方法具有较高的配准精度和重建效果, 算法稳健可靠.     

一种基于POCS约束的图像代数重建算法

不完全投影数据的代数重建问题一直是CT应用中的热点问题.通过对相互垂直角度投影图像之间的关系分析,文中提出一种改进的代数重建(ART)算法.该算法采用记录射线穿过网格编号和射线与网格相交长度的方法计算投影系数矩阵,并在反投影过程中对不完全投影数据采用凸集投影约束的方法进行重建.实验表明该算法与ART算法相比,图像重建的速度与图像重建的质量都得到较大提高.     

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     

基于POCS算法的图像超分辨率重建

传统POCS算法对图像进行超分辨率重建时,一般都假设所处理的噪声为零均值的加性高斯白噪声,当噪声为非高斯噪声如椒盐噪声时,POCS算法的重建效果将会下降.针对这一问题,本文对含噪图像首先采用平稳离散小波变换技术进行去噪预处理,然后再用POCS算法重建图像.实验证明,此方法对信噪比较低的图像有很好的重建效果,对高斯及椒盐等噪声处理比较有效.     

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。     

基于边缘优化的 POCS 改进算法

为了从低分辨率图像中获取高分辨率信息,通常情况下采用图像超分辨率技术来获得高分辨率图像。在研究基于重建超分辨率凸集投影算法（POCS）的基础上,分析 POCS 算法的原理流程及其优缺点,提出一种对该算法加入边缘优化因子的算法思想,使用“三次样条”插值算法、中值滤波的处理对算法进行改进。利用 MatLab 进行算法仿真试验,试验结果表明改进算法在超分辨率重建中对图像改善效果明显,具有可行性。