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基于特征聚类优化和特征重建优化的单帧图像超分辨率重建算法研究

基于特征聚类优化和特征重建优化的单帧图像超分辨率重建算法研究

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作者：赵建鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

人们总是希望获得更高分辨率的图像以便得到更多的图像信息。然而,使用硬件成像设备获取高分辨率图像对成像环境有一定的要求而且成本较高,因此利用软件手段提高现有图像分辨率的方法应运而生,这种方法统称为图像超分辨率重建算法或技... 详细信息

人们总是希望获得更高分辨率的图像以便得到更多的图像信息。然而,使用硬件成像设备获取高分辨率图像对成像环境有一定的要求而且成本较高,因此利用软件手段提高现有图像分辨率的方法应运而生,这种方法统称为图像超分辨率重建算法或技术。理论上讲,图像超分辨率重建算法属于逆问题的求解问题,求解依据主要依靠解析延拓理论和正则化理论。其中基于回归学习的图像超分辨率算法主要思想是依靠外部高低分辨率训练集训练回归模型,学习得到的模型参数,应用到输入低分辨率图像上,得到输出高分辨率图像。本文利用特征自身信息和特征间信息,从两方面改进了单帧图像超分辨率重建算法,以期提高对训练集特征的利用效率,获得较高的重建精度。主要创新点总结如下:针对训练阶段的特征聚类进行优化,具体包括,特征精简问题和聚类个数K值确定问题:基于图像的梯度变化特征和数学统计理论,提出一种基于均值曲率预分类和高斯均值聚类的单帧图像超分辨率重建算法。该算法首先利用图像的二阶梯度特征求解均值曲率,将其作为预分类标准。接着,将训练集分为三大类以达到对训练集进行精简的目的。之后,再使用高斯均值聚类算法分别对训练集按类别进行聚合,解决了聚类个数K值确定问题;最后,通过训练岭回归模型得到对应的映射矩阵,来实现高分辨率图像的构建。实验结果证明,本文提出的基于均值曲率的分类方法、高斯均值聚类方法是可行的,且所提算法重建图像质量优于其它主流算法。针对重建阶段的特征重建进行优化,具体包括,特征度量选择问题和正则项选取问题:基于逆问题和特征间相似性理论,提出一种基于马氏度量和加权正则项的单帧图像超分辨率重建算法。该算法首先引入马氏度量公式对特征空间进行度量,利用利普希茨函数度量学习方法,来学习每个特征集合对应的马氏度量公式,解决了特征度量在使用欧氏距离时,无法较好度量训练特征集的问题。然后,在回归模型中引用了Lp正则项,且在正则项中引入自适应相似系数,使模型利用训练集中的特征空间相似性先验知识得到映射矩阵。最后,在重建阶段,根据训练特征对应的马氏度量,为输入低分辨率特征匹配最优的映射矩阵,进而重建高分辨率图像。实验结果表明,基于马氏度量进行特征匹配和在模型中使用加权正则项的解决方案是有效的,同时证明了提出算法具有较好的重建结果。

关键词：图像超分辨率重建均值曲率马氏度量高斯均值聚类加权正则项

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基于NSCT全变差的乳腺断层图像去噪研究

基于NSCT全变差的乳腺断层图像去噪研究

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作者：陈莹北京交通大学

学位级别：硕士

数字乳腺X射线断层合成成像术(Digital Breast Tomosynthesis,DBT)是一种能够实现乳腺三维断层重建的技术,可以消除重叠组织的干扰。然而,DBT图像的对比度低且含有噪声,这降低了图像的质量。因此,如何有效地对DBT图像去噪,同时保留DBT... 详细信息

数字乳腺X射线断层合成成像术(Digital Breast Tomosynthesis,DBT)是一种能够实现乳腺三维断层重建的技术,可以消除重叠组织的干扰。然而,DBT图像的对比度低且含有噪声,这降低了图像的质量。因此,如何有效地对DBT图像去噪,同时保留DBT图像中组织和病变结构的边缘轮廓,对于提高DBT图像的质量起着关键作用。本文研究了全变差去噪模型和非降采样轮廓波(Nonsubsampled Contourlet,NSCT)变换方法,提出改进的全变差正则项去噪模型、改进的全变差正则项去噪模型与NSCT变换相结合的图像去噪方法,并将其应用到DBT图像的去噪中。具体包括:首先提出一种改进的各项异性全变差加权正则项(Anisotropic Total Variation Weighted Regularization,ATVWR)去噪模型。该模型根据图像中平坦和纹理等区域的特点,自适应调节全变差正则项的水平和垂直方向的权重,进而调节模型的滤波强度。改进后的模型一定程度上抑制了“阶梯效应”,能够有效地去除图像中的噪声,同时可以较好地保留图像中的纹理信息和边缘轮廓。对体模图像仿真方法进行参数改进,仿真出能够较好表示乳腺组织特征的体模。针对体模图像和实际DBT图像进行去噪实验,实验结果表明本文所提模型能够将去噪后图像的PSNR值提高1.8dB,同时可以较好地保持DBT图像中的病灶结构和纹理信息。其次提出一种NSCT变换与ATVWR模型结合的去噪算法。该算法将图像的不同方向和不同尺度上的NSCT系数作为全变差正则项,对NSCT系数使用加权正则项运算来进行最小化处理,能够有效地优化不同频率子带的信息;此外,NSCT系数可以将图像中信息成分和噪声成分分离开,从而消除全变差正则项在迭代过程中产生的“阶梯效应”,进一步保留乳腺组织的边缘,从而提高图像清晰度。实验结果证明该模型能够对DBT图像有效地去噪,同时可以很好地保留DBT图像中微小的钙化点、肿块边缘等病灶信息,相比于现有的全变差相关去噪方法,所提出的方法的PSNR值能够提高2.4dB。

关键词：图像去噪数字乳腺断层合成 NSCT变换各向异性加权正则项全变差

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