基于双注意力机制信息蒸馏网络的图像超分辨率复原算法

针对超分辨率复原技术中网络层数不断加深导致的网络训练困难、特征信息利用率低等问题,设计并实现了一种基于双注意力的信息蒸馏网络(IDN)的图像超分辨率复原算法。首先,利用IDN较低的计算复杂度及信息蒸馏模块提取更多特征的优势,通过引入残差注意力模块(RAM)并考虑图像通道之间的相互依赖性来自适应地重新调整特征权重,从而进一步提升图像高分辨率细节的重建能力;然后,设计了对于边缘信息敏感的新型混合损失函数对图像进行细化处理,以加速网络收敛。在Set5、Set14、BSD100和Urban100公共数据集上的测试结果表明,该方法的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均优于当前主流算法。

基于生成对抗网络的煤矿井下视频图像超分辨率复原方法研究

图像超分辨率复原(Super-resolution Reconstruction, SR)可以使用计算机对低分辨率图像进行处理,获取高分辨率图像。针对煤矿井下视频图像采集环境复杂、亮度不均、图像模糊等问题,本文采用深度学习的思想对煤矿井下视频图像进行超分辨率复原,使用生成对抗网络(GAN),对图像超分辨率算法进行了测试。实验证明,该方法可以实现煤矿井下视频图像的超分辨率复原,为后续更好地进行煤矿井下图像应用研究提供了前期支持。

基于最大似然的超分辨率图像复原方法

从超分辨率图像复原的实际应用出发,提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法。在通用线性观测成像模型下,利用改进的奇异值分解法估计成像系统点扩散函数,通过高斯金字塔结构下的光流场方法估计图像间的亚像素级平动,利用基于统计特性的方法估计图像噪声方差等。根据以上参数及部分先验知识,运用最速下降迭代算法实现基于最大似然的超分辨率复原,并对迭代结果进行维纳滤波。计算机模拟实验结果表明,该方法具有较好的复原效果,其性能优于典型的反向迭代投影法。利用实际视频图像的复原实验证明了该方法的实用性。

基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原

基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。

基于POCS-MPMAP合成算法的超分辨率图像复原(英文)

阐述了凸集投影理论 (POCS)和基于Markov约束的Poisson MAP超分辨率图像复原算法 (MPMAP) 为了能获得更大的带宽扩展和更好的复原图像 ,把POCS理论与MPMAP算法结合在一起 ,提出基于POCS MPMAP的合成超分辨率图像复原算法

考虑亚像素配准误差的超分辨率图像复原

超分辨率图像复原作为第二代图像复原方向,已成为目前国际图像复原界的一个研究热点.一般来说,超分辨率图像复原是一个病态问题,可以结合图像的先验信息,使其成为良态的,这需要有效的规整化算法.但是,规整化参数的选择多数情况是通过经验确定的,且现有的一些计算规整化参数的方法又过于繁琐.本文讨论了亚像素配准误差引入的情况下噪声的统计模型,利用Miller规整的思想给出了简易可行的规整化参数计算方法.这种规整化参数计算方法能够自适应地根据配准误差和观测噪声局部调整由于配准误差导致的失真.仿真结果表明得到的规整化参数能使规整化算法有效收敛.

使用改进的POCS算法的超分辨率图像复原

超分辨率复原技术的基本思想就是采用信号处理的方法,在改善图像质量的同时,重建成像系统截至频率外的信息。POCS(凸集投影)算法是一种广泛应用于图像超分辨率复原的方法。针对传统的POCS算法的边缘振荡效应,在分析其产生的原因,造成的影响的基础上,采用改进的POCS算法,以减少边缘振荡。采用基于小波变换模极大值的改进POCS算法进行图像超分辨率复原。实验结果表明,该方法有效的较少了复原图像的边缘振荡效应,是一种有效的图像超分辨率复原方法。

高分辨率与高动态范围图像联合重建研究进展

超分辨率复原技术的目标是提高图像的空间分辨率,而高动态范围(HDR,high dynamic range)图像合成技术能够增强图像表达高对比度场景的能力。将两者结合起来进行高分辨率和高动态范围图像联合重建的研究,对高质量图像信息的获取具有重要的意义,可满足广泛的多媒体应用的需求。对高分辨率与高动态范围图像联合重建研究进展进行梳理,分析其基本思想的产生、发展以及存在的难点,并进一步提出在基于学习的框架内进行联合重建的思路。

提高共焦拉曼光谱成像系统分辨率的技术分析

生命科学的进展取决于新工具的开发。由于共焦拉曼是一种快速发展的非侵入式、三维成像的技术,因此得到广泛的关注、应用及研究,为各种领域的研究提供了有效的检测技术,但是对共焦拉曼系统的高空间分辨率的要求也越来越高。介绍了共焦拉曼技术的发展和基本原理,介绍几种可以提高分辨率的方法,为研究如何提高共焦拉曼空间分辨率提供理论思路。

影像测量技术在叶尖间隙测量中的应用

针对航空涡轮发动机叶尖间隙测量难度大、精确度不高的问题,提出利用影像测量技术对装配过程中的叶尖间隙进行高精度测量,采用自定义标定、改进的边缘检测和Hough变换、图像超分辨率复原技术,通过运动控制机构、工业CCD摄像机、计算机视觉库,设计了独特的图像测量体系,实现了叶尖间隙的高精度非接触测量。实验结果表明,测量精度达到了15μm,与其他叶尖间隙测量以及影像测量系统相比,该方法不仅精确度有所提高,而且移植性好、成本低。

块运动估计的研究进展

运动估计是根据视频序列中时间上相关的信息估计场景或目标的2维运动向量场的过程。运动估计在超分辨率图像复原中的作用是把所有低分辨率观测帧的像素映射到参考帧的相应位置。精确的运动估计是超分辨率图像复原的关键。基于块的模型是超分辨率图像复原中常用的运动估计方法。介绍了块运动估计的概念,概述了4类快速块运动估计的方法,详细描述了第1类方法中几种主要算法的搜索过程,并将多种快速块匹配算法进行了总结比较。