基于混合POCS的视频图像超分辨率重建

提出混合凸集投影算法HPOCS对视频图像进行超分辨率重建,利用连续视频图像间的互异信息生成更高分辨率的视频图像.该算法首先采用图像匹配估计视频图像间的运动位移;然后进行基于的APEX盲解卷积,估计点扩散函数和理想视频图像;最后在凸集投影的理论框架下进行图像重建.实验表明,HPOCS重建后,视频图像的分辨率相对于原始图像、双线性内插图像和POCS重建图像明显提高,图像边缘更加清晰,细节信息更加突出.     

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。     

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...     

基于图像配准的POCS超分辨率图像重构

图像重构是数字图像处理的一个重要的分支,根据图像序列进行重构的高分辨率图像在多种应用邻域得以应用。该文简要介绍了图像成像原理以及降阶模型,并提出在图像配准的基础上,对图像序列采用POCS方法高分辨率重构,将图像校准算法和POCS方法有机地结合在一起,同时给出了其中详细的算法和实现过程。实验仿真结果表明该算法当图像间平移量小于10个象素、旋转角小于5时收敛,且运算量小,收敛速度快,具有很好的图像超分辨率重构能力。     

一种基于凸集投影(POCS)的数字图像超分辨率重建算法

该文研究了一种基于凸集投影(POCS)算法的超分辨率图像重建方法,分析了POCS方法恢复图像的理论算法,通过仿真对比了其与双线性插值方法恢复超分辨率图像的差异,仿真结果表明,该方法明显地提高了超分辨率图像的恢复质量。     

基于双正则化的图像超分辨率盲重建

图像超分辨率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。大多数重建算法假设成像系统的模糊特性也即点扩散函数(PSF)已知,然而实际的应用环境下PSF事先不知道或部分知道。为此,将未知PSF模型化,提出基于双正则化的图像超分辨率盲重建算法,并且正则化作用的强度随重建图像局部光滑程度的变化而自适应地改变,以便能保护图像细节同时抑制平滑区域的噪声。求解过程中采用交替最小化方法估计PSF参数和高分辨率图像,并随着迭代次数的增加逐步提高每次寻优的精度以节省计算开销。实验结果表明,该算法能够比较准确地估计出PSF参数并取得较好的图像重建效果。     

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。     

基于变差正则化的超分辨率图像重建

针对超分辨率图像重建的求解病态性问题,从正则化求解的角度构建数据保真项和正则项,提出一种新的数据融合方法。讨论已有的数据融合方法,利用像素领域和帧间信息控制奇异点,考虑边缘区域的变差权值,避免重建图像的边缘区域过于平滑。实验结果表明,该方法能够提高重建图像质量,具有较好的鲁棒性。     

一种基于齿科序列图像的超分辨率重建算法

医学影像分辨率的提高能够有效帮助医生作出诊断,针对口腔环境复杂性和牙齿拓扑结构多样性的问题,提出一种基于齿科序列图像的超分辨率重建算法.通过对点集筛选和配准策略的优化,以及引入鲁棒损失函数,改进了传统的迭代最近邻点配准法,用于序列图像间的配准;然后针对齿科序列图像非下采样Contourlet变换域内不同的子带信息,采用了特定的子带系数融合策略,用于子带信息融合;最后基于非下采样Contourlet反变换得到了高分辨率齿科图像.实验结果表明,本文算法提高了重建指标,具有较强的鲁棒性.