基于多尺度特征聚合的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建过程中,存在提取特征信息单一、图像细节缺失的问题,提出了一种新的生成式对抗网络(DAMFA-GAN),以获得更加逼真和自然的重建图像。在生成器方面,设计融合动态注意力机制的多尺度特征聚合模块(DAMFA)以获取低分辨率图像中每个上采样特征的多尺度高频信息,提高重建图像的质量;在判别器方面,设计ConvTrans Encoder模块以增强特征信息提取能力,提高判别的准确率。在Set5、Set14、BSD100和Urban100数据集上的实验结果表明,DAMFA-GAN在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上较于SRGAN分别平均提高了0.50 dB、0.015 2。同时,超分辨率重建图像的高频细节和视觉效果也得到了明显改善。     

基于视觉传达技术的三维图像重建系统研究

三维图像重建是当前图像处理领域的研究热点,为了解决传统重建系统存在重建效率、精度均低的问题,以提高三维图像重建效果为目标,设计了基于视觉传达技术的三维图像重建系统。首先分析了三维图像重建的系统功能框架,然后对系统的主要子模块:图像解析模块、图像预处理模块、三维可视化模块进行了详细设计,最后在相同环境与传统三维图像重建系统进行了仿真对比实验。实验结果表明,基于视觉传达技术的三维图像重建精度高,而且提高了三维图像重建效率,三维图像重建整体效果要明显优于传统三维图像重建系统,具有更高的实际应用价值。     

基于红外光谱的多特征纹理图像视觉传达方法研究

传统的多特征纹理图像视觉传达方法传达效率低,图像清晰度差,为了解决上述问题,基于红外光谱研究了一种新的多特征纹理图像视觉传达方法,首先对多特征纹理图像进行特征提取,分辨数据存在的合理性差异,并探索数据提取信息因素,根据不同的特征进行图像分类检索,变换图像数据状况,与此同时,选取相关的数据处理方式对检索的图像特征数据进行...     

视觉传达技术的低分辨激光图像重建研究

研究视觉传达技术的低分辨激光图像重建方法,解决重建图像边缘不清晰,视觉效果不佳等问题。利用灵敏度差分算法归类划分低分辨率激光图像,确保图像信息具有有效性,保证计算转换后数据的准确性,得到具有较高实质效果的低分辨率激光图像;将压缩感知理论用于超分别率重建技术重建改善实质效果的低分辨率激光图像,利用两步迭代收缩算法结合全变分正则化方法,保证重建后的激光图像具有良好的边缘效果。实验证明,重建后的激光图像边缘清晰,峰值信噪比最高可达34 dB、结构质量相似度与归一化互相性均可达到99.6%以上,具有良好的视觉传达效果。     

变分框架下的多尺度图像恢复与重建

变分图像分解,通过极小化能量泛函将图像分解为不同的特征分量,可以被应用到图像的恢复和重建.提出了变分框架下的多尺度图像恢复和重建的思想.基于这种思想,首先提出了一个单参数的（BV,G,E）三元变分分解模型,并且理论分析了参数与不同特征分量的尺度的关系.然后将此模型的参数选为一个二进制序列,得到多尺度的（BV,G,E）变分分解.该多尺度变分分解可以将图像分解为一序列图像结构、纹理和噪声.证明了此多尺度分解的收敛性并且基于对偶理论和交替迭代算法给出了其数值求解方法.最后将提出的多尺度的（BV,G,E）变分分解应用到图像恢复和重建,实验结果证实了理论分析的正确性,显示了将此模型进行图像多尺度恢复和重建的有效性,和与一些其他分解模型相比较的优越性.     

基于视觉传达的复杂光照图像虚拟重建设计研究

为了提升复杂光照图像虚拟重建后的效果,基于视觉传达对复杂光照图像虚拟重建进行设计研究。利用分水岭变换方法分割图像,通过分析图像的形状异质性,计算出光滑度差异值,将目标轮廓精准地从图像中分割出来,形成独立的图像个体,基于此,通过立体匹配对目标图像进行区域校准,利用视觉传达技术根据分割图像的位置和色彩,计算图像视觉表达灵敏度,进行虚拟重建,实现对复杂光照图像的修复。在实验论证中,对所提方法的重建效果进行了测试,结果表明,所提方法处理过的图像具有较高信噪比,能够较好地还原原始图像,对原始图像的还原率平均达到了94.41%,明显高于对比方法,说明总体重建效果较好。     

基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法研究

针对传统视觉表达的艺术图像重建方法中,建模图像由于扫描数据不精确造成图像不清晰问题,提出一种基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法。采用灵敏度差分算法进行数据的归类划分,保证了数据的有效性,同时在数据转换过程中保证计算的准确度。运用非均匀图像插值方法进行图像数据的处理,能更加准确地表达图像属性特点,保证了图像的清晰度和分辨率。为了验证所提方法的有效性,还设计了对比仿真实验,实验结果表明,所提的基于视觉传达效果的传统艺术图像重建方法能够有效地解决上述图像不清晰的问题。     

基于视觉传达技术的三维图像虚拟重建系统

针对原有的三维图像虚拟重建系统生成的图像噪声较大,边缘出现伪影的问题,提出基于视觉传达技术的三维图像虚拟重建系统。优化原有硬件结构,扩展时钟模块,利用CY25400芯片与CDCVF2510芯片提高数据处理效率;在二维图像中,读取主要信息,通过数据转换,以三维立体形式展现,选定特征区域,提取图像特征,计算得到关键物理坐标点,完成主要代码编写;利用视觉传达技术,将显示性视觉元素反馈到三维图像中,完成三维图像虚拟重建系统设计。采用对照形式测试所设计系统性能,测试结果表明,与原有系统重建结果对比,将视觉传达技术应用到三维图像虚拟重建中,能够有效去除噪声,使图像边缘区域显示清晰,能够满足用户需求。     

视觉传达技术的复杂光照三维图像虚拟重建研究

复杂光照三维图像受到外界影响的干扰,易呈现模糊,视觉效果差等不足.为了获得理想的复杂光照三维图像虚拟重建结果,提出了基于视觉传达技术的复杂光照三维图像虚拟重建方法.首先对当前光照三维图像虚拟重建现状进行分析,指出各种三维图像虚拟重建的不足,然后采用视觉传达技术对复杂光照三维图像进行预处理,适应光照的变化,并通过虚拟现实...     

基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建算法在信息恢复过程中存在特征提取不充分、重建高频细节能力不足等问题,在SRGAN的基础上提出了一种基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建算法(SRGAN-MCA)。首先,构建了一种基于坐标注意力机制的多尺度密集残差注意力模块来提取不同尺度的特征信息,以解决图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题;其次,通过在网络判别器中嵌入谱归一化来约束判别器的Lipschitz常数,以增强网络训练的稳定性;最后添加了Charbonnier损失函数对SRGAN-MCA进行训练优化,以实现更高质量重建。在Set5、Set14、BSD100数据集上的实验结果表明,与SRGAN相比,2倍和4倍放大重建图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.35 dB、0.47 dB,结构相似性(SSIM)平均提高了0.005 4、0.016。     

基于激光视觉融合的多帧影视图像视觉传达设计研究

连续动态蒙太奇切换下多帧影视图像受到光影扰动导致视觉传达能力不好,提出基于激光视觉融合的多帧影视图像视觉传达设计方法。建立多帧影视图像激光视觉信息检测模型,构建连续动态蒙太奇切换下多帧影视图像的匹配滤波检测模型,根据对动态蒙太奇切换下多帧影视图像的先验视觉谱知识重构,提取多帧影视图像的激光视觉传感特征值,采用激光视觉融合技术实现对连续动态蒙太奇切换下多帧影视图像的噪点抑制和梯度增强,构建多帧影视图像的边缘轮廓检测模型,根据激光视觉融合结果实现对多帧影视图像的纹理边缘滤波和视觉重构,根据视觉重建结果实现对连续动态蒙太奇切换下多帧影视图像的视觉增强和传达设计。仿真结果表明,采用该方法进行多帧影视图像视觉传达设计的融合度水平较高,影视视觉传达能力较好,峰值信噪比较高,说明成像质量水平较高。     

多尺度残差反馈融合网络的单幅图像超分辨率重建

单幅超分辨率重建可以根据一张或多张低分辨率图像生成高分辨率图像。本文提出了一种基于神经卷积网络的单幅图像超分辨率重建算法,以恢复信息丰富的高分辨率图像。该网络由一系列具有低分辨率图像特征的递归密集连接和级联,能够生成强大的特征表示,并充分捕捉多尺度上下文信息。此外,本文设计了一种多级特征融合模块,不仅可以减少深层学习过程中损失的空间信息,还能有效缓解图像伪影问题。通过在Set5等常用数据集上的对比实验结果表明,本文算法均优于同类算法。     

视觉传达效果的区域三维图像虚拟重建

为了提高模糊区域三维图像的识别能力,需要进行视觉传达和图像虚拟重建。因此文中提出基于视觉传达效果的区域三维图像虚拟重建方法。构建区域三维图像的网格分布模型,采用视觉特征提取方法进行区域三维图像的空间信息特征分布式重组,结合边缘轮廓特征提取方法进行区域三维图像的边界区域检测。建立区域三维图像视觉传达模型,结合模糊结构重组方法进行区域三维图像的自适应像素重构,根据区域三维图像的纹理、细节区域进行图像的三维纹理结构重组和稀疏散乱点重建,重建区域三维图像的灰度直方图,基于视觉传达效果实现区域三维图像虚拟重建。仿真结果表明,采用该方法进行区域三维图像虚拟重建的视觉效果较好,三维图像虚拟重建的质量较高。     

基于坐标注意力机制的人脸图像超分辨率重建算法

针对传统的人脸超分辨率图像重建技术,人脸特征信息提取与恢复中存在特征丢失的问题,文中提出了一种基于坐标注意力机制的IP-FSRGAN人脸图像超分辨率重建算法,以帮助生成器学习到更多的人脸特征信息并合成更真实的超分辨率人脸图像。在放大倍数为4时,采用LFW数据集测试模型性能。实验结果显示,该方法与IP-FSRGAN相比,PSNR提升0.14%,SSIM提升0.59%,Y通道PSNR提升2.43%,SSIM提升0.38%,在定量上均优于SRGAN、ESRGAN、IP-FSRGAN等人脸重建方法。实验证明,文中所提基于坐标注意力机制的IP-FSRGAN人脸图像超分辨率重建算法在人脸超分辨图像重建上具有良好的有效性。     

基于视觉特性和纹理特征的图像水印算法研究

利用人眼对比敏感度视觉特性和图像的纹理特征,提出了一种彩色图像的水印算法。算法首先依据图像的纹理特征,将图像进行分割;再将水印嵌入到图像纹理复杂的部分,并利用人眼对比敏感阈值控制水印的嵌入量,从而实现水印的嵌入;最后利用逆过程实现水印的提取。同时对3幅不同复杂纹理的图像进行仿真实验,并对3幅含水印图进行5种方式的攻击测试,且与近些年国内外报道的8种水印算法进行对比分析。结果表明,在中间剪切1/4区域、质量因子为20%的压缩和旋转90°较强的攻击下,提取水印的NC值和含水印图的SSIM值均仍能达到0.8以上,且比8种水印算法具有更好的鲁棒性。综合结果表明,在水印嵌入过程中,提出的算法能够有效解决水印容量与视觉透明性、鲁棒性之间的平衡,是一种行之有效的图像水印算法。     

视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法

多光谱图像包含了大量冗余信息,影响多光谱图像存储和传输,为了减少多光谱图像存储空间,提高多光谱图像传输速度,提出了基于视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法。首先采用多光谱图像,并采用视觉传达技术对多光谱图像进行去噪和增强处理,提高多光谱图像质量,然后运用卷积神经网络设计多光谱图像压缩模型,对光谱图像进行有效压缩,最后与经典方法进行了多光谱图像压缩对比实验,结果表明本方法能够实现多光谱图像高效压缩,压缩时间控制20 ms以内,而且多光谱图像压缩率超过40%,远远高于对比方法,同时可以保证压缩后多光谱图像质量,具有十分明显的优越性。     

视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法

通过对多光谱图像压缩处理,降低存储空间并提高图像存储质量,提出基于视觉传达技术的多光谱图像高效压缩方法。采用二维小波变换进行多光谱图像的细节层结构融合处理,提取多光谱图像的向量量化特征分布集,采用低频特征分解和视觉传达融合技术实现对多光谱图像的冗余性处理,通过图像编码和子空间降噪技术建立多光谱图像的压缩编码模型,采用结构信息特征重组和无损压缩传输技术实现对多光谱图像的视觉传达重构和多重特征压缩。仿真测试表明,采用该方法进行多光谱图像压缩的无损性较好,对细节特征的保留能力较强,图像码字和原始矢量的匹配度较高,可有效保留图像的细节分量的同时降低了图像的存储开销。