一种鲁棒性的光流算法研究

提出了一种用于计算帧间运动速度及速度变化都较大时的鲁棒性光流算法 .通过对时间梯度误差的分析 ,得到了新的梯度约束方程 ;另一方面将各向异性扩散方程引入方向平滑约束 ,以改善包括运动不连续处的流速计算精度 .以此建立的多栅格微分光流算法不但可以有效地缓解误差传播效应 ,而且对大的运动速度和速度变化有很好的适应性 .实验结果表明 ,本文提供的算法不但能产生密度 10 0 %的光流场 ,而且对较大的运动速度及速度变化具有很好的计算精度和鲁棒性 .

新颖的频域图像超分辨重建方法

图像频域解混叠超分辨算法要求输入低分辨率图像帧数及其帧间亚像元位移满足一定的条件,因此限制了其应用范围。利用单帧超分辨技术和再采样函数从每帧输入低分辨率图像产生16帧相同分辨率的图像,再从中挑选满足限制条件的图像帧,从而消除了原算法要求的两个主要限制条件,建立了改进的二至多帧输入图像频域解混叠超分辨算法。三组仿真实验结果表明,该算法消除了输入帧数和帧间亚像元位移的限制条件,并且可以使峰值信噪比提高5dB左右。

基于全局运动模型配准的图像超分辨重建

把全局运动模型配准算法运用到序列图像超分辨重建中,通过与优化的基于频域的配准法进行对比,在运动模型可以准确地反映物体运动状态的情况下,该算法能够更精确地估计运动参数,从而确保重建后的高分辨率图像拥有更多细节信息。同时,阐述了参与重建的低分辨率图像帧数越多,重建精度会越高,但随着帧数的增多,重建误差降低幅度会越低,而算法复杂度及其耗时会过多地增加,因此提出应根据对重建精度的要求而确定参与重建的低分辨率图像的帧数。

基于独立成分分析的盲目图像反降晰

详细说明了如何将图像反降晰问题转化成独立成分分析(ICA)问题,通过理论分析和实验比较了FastICA和在线随机梯度ICA两种ICA图像反降晰算法,得出了FastICA算法并不能很好地用于图像反降晰的结论,还通过实验证实了ICA反降晰算法不能抑制噪声。最后总结了目前ICA反降晰方法的优缺点,并提出了进一步研究的方向。

基于理想采样的快速超分辨算法

在很多的实际应用中,需要由多帧低分辨率图象重建高分辨图象.为此,提出了一种新的基于理想采样的快速超分辨处理的方法:通过对用理想采样后低分辨率图象和高分辨率图象之间的对应关系,并结合低分辨率图象之间的位移关系,重建高分辨率图象.仿真试验表明,该算法提高分辨率的效果明显,其峰值信噪较传统的插值方法提高了十几个dB.