作者:王钟斐; 王彪 期刊:《计算机科学与探索》 2020年第02期
在中低倍率实时超分辨率显示系统中,为了进一步提高重建图像质量的同时降低运算复杂度,提出了一种全方向字典拟合插值的中低倍率快速超分辨率算法。对每个高分辨率图像中待插值像素,首先在对应的低分辨率插值区间中,采用金字塔纹理字典查找主纹理方向,然后根据待插值像素位置进行插值方向修正,最后通过单边拟合的插值方法得到插值结果。实验结果表明,与基于线性映射的边缘定位超分辨率算法(SREO)相比,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结...
现行公开的全球数字高程模型(DEM)是利用卫星雷达成像(SRTM)或遥感倾斜摄影反演计算得到的,目前公开免费的数据最高水平分辨率为30 m,付费数据约为10~15 m,两种模式下的分辨率均不能满足工程设计的精确度要求。分辨率的进一步提升较为困难,主要受制于卫星传感器的分辨率、采样率等。尝试设计一种新方法来提高数字高程的分辨率,即基于已有的高精度实地测绘数据,采用全卷积神经网络的图像超分辨率算法构建卫星高程数据与实地测绘数据...
作者:方帅; 方赛华; 姚宏亮 期刊:《计算机辅助设计与图形学学报》 2019年第10期
为了利用高空间分辨率单波段的全色(PAN)图像和低空间分辨率的多光谱图像(MS)生成高分辨率的多光谱图像,提出一种基于深度金字塔网络的遥感图像融合(即pan-sharpening)算法,通过图像金字塔的方式逐层上采样来重构高分辨率的多光谱图像.在细节保持方面,针对全色图像和多光谱图像在尺度上跨度过大的问题,采用深度金字塔网络多尺度地融合全色图像的细节信息;在光谱保持方面,使用反卷积层代替传统的超分辨算法来上采样低分率的多光谱图...
针对红外夜视图像对比度低、成像质量不高的问题,提出适合红外夜视图像超分辨率重建方法。在自然图像超分辨率重建模型的基础上增加基于Retinex的对比度增强预处理步骤,并对网络模型做如下改进:构建超深卷积神经网络学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,增大感受野,提升网络学习能力;仅学习高低分辨率图像间的差值信息加速网络收敛。针对高分辨率红外夜视图像不易获得,数据量较少的问题,利用迁移学习理论,使用少量的高分...
作者:晋杰; 董丽丽; 丁雪; 姜宇航; 许文海 期刊:《光电子激光》 2019年第11期
传统的多帧超分辨率方法在对低分辨率图像进行重构处理过程中,并没有将图像中的低频轮廓信息和高频细节信息进行区别处理,而是使用相同的处理方式对图像中的信息进行处理;使用这种无区别的方法对图像进行重构,在获到更多高频信息的同时也会造成重建高分辨率图像中的纹理细节信息模糊的问题。因此,本文提出一种基于权重小波变换的图像多分辨率重建的超分辨率方法,利用小波变换的多分辨率特性,将低分辨率图像分解成低频子图和高频子...
作者:曹军; 陈鹤; 张佳薇 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第03期
针对传统小波变换在图像融合过程中出现边缘模糊、图像失真等问题,提出了一种基于超分辨率的多聚焦图像融合算法。对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理,增强源图像对比度等细节信息,采用的源图像为分别进行左右聚焦处理的同一场景中的两幅图像。对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换(SWT),并将源图像划分为四个子带。针对这些子带所包含源图像细节信息混乱、结构信息冗余等问题,采用了主成分分析(PCA),分别选取源...
作者:徐志刚; 马强; 朱红蕾; 张墨逸 期刊:《计算机工程》 2019年第10期
基于稀疏表示模型的彩色图像超分辨率重建方法通常采用基于图像块的稀疏编码过程,易导致稀疏表示不稳定、重建彩色图像存在细节模糊和色彩伪影的问题。为此,提出一种非局部稀疏表示与色彩通道约束相结合的重建算法。将待重建的低分辨率彩色图像转换到YCbCr色彩空间,利用非局部稀疏模型对低分辨率彩色图像的亮度信息进行重建,再将重建图像转换回RGB色彩空间,应用色彩通道约束方法去除色彩伪影,从而在保证图像细节信息重建质量的同时...
作者:杨晓敏; 吴炜; 干宗良; 严斌宇; 张莹莹 期刊:《工程科学与技术》 2015年第03期
为了解决低分辨率遥感图像超分辨率重建问题,提出一种基于稀疏字典和结构自相似性的遥感图像超分辨方法。首先,引入了稀疏字典学习方法,改善了字典的结构性,得到的字典具有较好的正则性与灵活性。此外,为了更好地重建高分辨率图像,学习初始稀疏字典对和残余稀疏字典对。初始稀疏字典对用于重建初始高分辨率遥感图像;初始高分辨率遥感图像相对于原始高分辨率图像失去了部分细节信息,用残余稀疏字典对对图像的残留信息进行重建。最后...
作者:来沛剑; 刘辉; 康燕妮; 朱玉艳 期刊:《信息技术与网络安全》 2009年第24期
针对车牌识别系统中由于采集图像分辨率低而造成的车牌定位效果较差这一问题,提出了一种基于凸集投影(POCS)的车牌定位超分辨算法,该方法能够提高图像的分辨率,保留原始图像的细节信息,准确地定位出车牌区域,为接下来的车牌识别提供了有力保障。
作者:杨大伟; 李丹; 李健 期刊:《信息技术与网络安全》 2014年第08期
针对传统的凸集投影(POCS)算法重建后的结果图像存在边缘模糊的问题,提出了一种通过小波变换与分形插值得到高分辨率初始图像的估计方法。该方法通过对一幅图像进行小波分解得到低频重构图像和高频重构图像,对高频重构图像使用分形插值保留了图像的纹理和边缘信息。仿真实验结果表明,该方法可行有效,改善了图像的边缘特性及整体质量,与传统的POCS算法相比,本文方法提高了重建图像的峰值信噪比。
作者:李淑静; 邵峰晶 期刊:《信息技术与网络安全》 2007年第S1期
针对超分辨率图像重建算法多存在计算量大、收敛稳定性不高且收敛慢的问题,提出一种基于小波稳健的正则化超分辨率图像重建算法。该算法利用小波变换生成初始图像,对重建图像的质量有明显提高。采用1-范式(L1)度量正则项,增强了算法的稳健性,通过导入自适应的正则参数提高了算法的效率。经仿真实验证明了算法的有效性。
作者:徐震寰; 林茂松; 张红英 期刊:《信息技术与网络安全》 2013年第18期
提出了一种有效的高分辨率图像复原方法,将单幅图像的超分辨率复原转换到小波域中,对小波域的3个高频信息块分别进行处理,再通过基于学习的超分辨率复原方法来实现单幅图像的复原。实验表明,通过该算法恢复的高分辨率图像具有更好的视觉效果与峰值信噪比。
作者:周靖鸿; 周璀; 朱建军; 章浙涛; 樊东昊 期刊:《测绘工程》 2016年第05期
针对原有方法轮廓波(Contourlet)分解高频信息处理的不足,提出用零填充重采样代替双三次插值用于高频信息处理的新方法,该方法可使Contourlet分解后的高频信息重采样过程不引入噪声能量的同时获得理想的插值结果。改进方法利用Contourlet多分辨率分析的特征,以及零填充重采样方法较传统插值方法优越的性能,此两者相结合可改进原有方法的不足,提高单帧影像的超分辨率重建效果。经理论分析与试验验证,改进后方法的超分辨率重建结果...
作者:冯鑫; 胡开群; 袁毅; 张建华; 翟治芬 期刊:《光子学报》 2019年第07期
提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表示模型对源多聚焦图像进行稀疏系数表示;最后采用最大l1范数来选择最终的表示系数向量.实验结果表明,所提方法克服了多聚焦图像融合易出现的低空间分辨率和模糊效果的缺点,具有更好的对比度和清晰度...
基于超分辨率复原问题,提出一种新的基于偏微分方程(PDE)的多幅图像超分辨率复原算法。该算法根据图像局部特征的不同,引入先验约束项,通过梯度下降法求解图像超分辨率复原的正则化问题。算法分为基于PDE的平滑扩散、锐化增强和保真约束3部分。实验结果表明,该算法能够有效地提高复原图像的主观视觉效果和客观保真度。
10月8日,2014年度诺贝尔化学奖揭晓,美国科学家埃里克·白兹格、威廉姆·艾斯科·莫尔纳尔和德国科学家斯特凡·w·赫尔三人成为最终的幸运儿。官方称,该奖是为表彰他们在超分辨率荧光显微技术领域取得的成就。
作者:金郭赟 期刊:《科学技术创新》 2007年第08S期
在此分结合经典超分辨率重建理论,讨论了压缩视频重建过程需要考虑的几个因素,指出了降质模型和运动估计的重要性。还对压缩视频超分辨率的两种重要算法进行了介绍,分析了它们对量化误差的不同应用。
作者:端木春江; 汪宇; 聂焕焕 期刊:《电子技术与软件工程》 2018年第07期
文章提出用SM(Sharpness Measure)特征提取方法和基于学习的新方法来重构图像。首先,提取图像的亮度分量部分,对图像进行分块处理,然后对不同的块进行分类处理,本文使用二分类的方法将图像的所有块分为两类。接着通过不同的类做提取特征处理,训练阶段是联合训练的方法得到更优的字典。最后阶段,对于输入的一个图像,先做分块处理,再根据不同的块计算SM值,分到不同的类中,根据相应的字典重构得到所需的图像,传统的插值方...
作者:常敬明; 金铭; 曾江源; 陈锟山 期刊:《中国科学院大学学报》 2018年第01期
时间反转TR(time-reversal)具有空-时同步聚焦和空间的超分辨率聚焦特性。基于已有随机介质中TR的理论方法,进一步分析随机介质对TR聚焦成像的影响。通过仿真实验,探讨不同光学厚度条件下阵列稀疏化、随机介质位置及随机介质参数对TR聚焦效果的影响。结果表明,随机介质中的多次散射可以提高TR的成像和聚焦能力,达到超分辨的特性。同时,在随机介质场景下,TR成像对所讨论的多种情况体现出良好的容忍度和适应性。
作者:田岩; 王志成; 柳健 期刊:《电子学报》 2004年第12期
图像序列的超分辨率恢复是目前国际图像复原界的一个研究热点.本文提出了一种基于分层机制的图像序列超分辨率恢复方法.在将问题采用正则化方法变为适定问题后,提出了一种级联模板的快速运算方法.实验结果表明了方法是行之有效的.