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基于PDE正则化的超分辨率图像重构方法

计算机工程 2007年第22期33卷 4-5,17页

作者：陈远旭罗予频胡东成清华大学自动化系北京100084

采用非线性扩散模型建立超分辨率图像重构的偏微分方程,利用各向异性扩散方程的方向选择平滑的特性,在重构高分辨率图像的同时能够很好地消除系统噪声,保持细节信息。实验结果表明,该方法有效地提高了重构的图像质量,在视觉观察和数值... 详细信息

采用非线性扩散模型建立超分辨率图像重构的偏微分方程,利用各向异性扩散方程的方向选择平滑的特性,在重构高分辨率图像的同时能够很好地消除系统噪声,保持细节信息。实验结果表明,该方法有效地提高了重构的图像质量,在视觉观察和数值评价上都优于原有正则化方法,并且对不同噪声水平的图像具有很好的鲁棒性。

关键词：超分辨率图像重构正则化方法偏微分方程各向异性扩散

超分辨率图像重构与CI反卷积共聚焦成像技术对蒿草样本荧光成像的分析研究

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实验与检验医学 2020年第5期38卷 835-838,856页

作者：吴伟全李元歌唐金凤王思捷杨腾吴平广东医科大学附属医院广东湛江524001

目的通过超分辨率图像重构与CI反卷积共聚焦成像技术对蒿草样本的荧光成像分析研究,分析超分辨率图像重构与CI反卷积共聚焦成像技术检测生物组织样本超分辨率荧光图像的使用价值。方法根据不同显微镜类型及成像技术分为四组:1组:荧光倒... 详细信息

目的通过超分辨率图像重构与CI反卷积共聚焦成像技术对蒿草样本的荧光成像分析研究,分析超分辨率图像重构与CI反卷积共聚焦成像技术检测生物组织样本超分辨率荧光图像的使用价值。方法根据不同显微镜类型及成像技术分为四组:1组:荧光倒置显微镜采集蒿草样本荧光图像;2组:普通共聚焦系统采集蒿草样本荧光图像;3组:新型共聚焦系统超分辨率图像重构技术采集蒿草样本超分辨率荧光图像;4组:新型共聚焦系统CI反卷积功能处理蒿草样本超分辨率荧光图像。结果普通共聚焦系统采集蒿草样本的荧光图像比荧光倒置显微镜采集的荧光图像效果好,但其没有超分辨成像功能,不能获取超分辨率荧光图像。新型共聚焦系统超分辨率图像重构成像,可以获得蒿草样本超分辨率荧光图像,结合CI反卷积技术可以获得蒿草样本超分辨率反卷积荧光图像。结论与普通共聚焦系统相比,新型共聚焦系统超分辨率图像重构成像技术,可得到生物组织样本超分辨率荧光图像,结合CI反卷积成像技术,可突出相关生物组织样本的细微结构。

关键词：共聚焦系统超分辨率图像重构 CI反卷积

基于非线性卡尔曼滤波器的多帧SAR图像超分辨率重构

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基于非线性卡尔曼滤波器的多帧SAR图像超分辨率重构

作者：包瑞峰南昌大学

学位级别：硕士

高分辨率的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像在应用过程中可以提取出更多的目标信息。但SAR在成像过程中易受到成像方式、系统硬件以及大气扰动等因素的影响,导致SAR图像的分辨率低于理论值,难以满足正常的应用需要。因... 详细信息

高分辨率的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像在应用过程中可以提取出更多的目标信息。但SAR在成像过程中易受到成像方式、系统硬件以及大气扰动等因素的影响,导致SAR图像的分辨率低于理论值,难以满足正常的应用需要。因此,本文以如何提高SAR图像的分辨率和质量为研究对象,以数字图像处理技术和SAR图像的基本理论为研究基础,以数据后处理为研究方式,对非线性卡尔曼滤波器在多帧SAR图像超分辨率重构过程中的应用展开深入研究,主要的研究工作如下几方面:(1)研究了重要性采样无迹卡尔曼滤波(importance sampling unscented Kalman filter,ISUKF)算法和自适应重要性采样无迹卡尔曼滤波(adaptive importance sampling unscented Kalman filter,AISUKF)算法两种基于无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter,UKF)的多帧SAR图像超分辨率重构算法原理。同时利用模拟SAR图像序列来验证非线性卡尔曼滤波器在多帧SAR图像超分辨率重构方面的有效性和可行性。另外,使用峰值信噪比(peak signal-to-noiseratio,PSNR)、平均结构相似度(mean structural similarity index measure,MSSIM)、特征相似度(feature similarity index measure,FSIM)对重构SAR图像的质量进行定量分析。根据三个客观评价指标的数值变化曲线和重构图像的目视视觉对ISUKF算法和AISUKF算法进行综合性评价。(2)针对ISUKF算法和AISUKF算法在重构过程中存在的缺点,本文提出了一种新的多帧SAR图像超分辨率重构算法:重要性采样容积卡尔曼滤波(importance sampling cubature Kalman filter,ISCKF)算法。首先,改进了现有的超分辨率重构系统模型,建立低分辨率SAR图像的等效视数(equivalent number of looks,ENL)与超分辨率重构系统模型中参数之间的函数关系;接着,将与容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)相结合,提出了ISCKF多帧SAR图像超分辨率重构算法。重构SAR图像的数值结果表明,DAMRF动态优化模型有效地增强了超分辨率重构系统的鲁棒性。由于ISCKF算法重构的图像中仍然残存着噪声,因此根据图像的噪声模型和噪声的概率分布推导出FT-WNNM模型,并建立求解降噪模型的方法:基于低秩模型的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers based on the low rank model,ADMM-LR)。另外,将ADMM-LR算法作为ISCKF算法的后处理,从而提出了ISCKF+ADMM-LR多帧SAR图像超分辨率重构算法。重构SAR图像的数值结果和可视化结果表明,ISCKF+ADMM-LR算法在噪声抑制、重构性能、细节恢复与保持等方面具有较强的优势。

关键词：超分辨率图像重构多帧SAR图像容积卡尔曼滤波器交替方向乘子-低秩算法

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基于超分辨率重构的航天器位置姿态测量方法

北京理工大学学报 2005年第3期25卷 220-224页

作者：杜小平赵继广崔占忠曾德贤北京理工大学机电工程学院北京100081 装备指挥技术学院北京101416

航天器间相对位置和姿态的确定是实现航天器编队飞行的重要基础.为了解决航天器相对位置姿态的远距离测量精度问题,该文提出了基于超分辨率重构技术的测量方法.介绍了由单帧图像求解相对位置姿态的测量原理,研究了图像传感器退化成像模... 详细信息

航天器间相对位置和姿态的确定是实现航天器编队飞行的重要基础.为了解决航天器相对位置姿态的远距离测量精度问题,该文提出了基于超分辨率重构技术的测量方法.介绍了由单帧图像求解相对位置姿态的测量原理,研究了图像传感器退化成像模型和基于该模型下的图像配准算法,给出了超分辨率图像重构算法及其算法流程.利用地面试验原型系统的实际测量数据对算法进行了验证,试验结果表明该方法大大提高了高精度测量距离的范围,有效解决了航天器间相对位置姿态的远距离测量精度及稳定性问题.

关键词：航天器相对位置姿态超分辨率图像重构

基于深度学习的尿液有形成分医学图像识别方法研究

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基于深度学习的尿液有形成分医学图像识别方法研究

作者：蔡树旺哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

尿沉渣检查是最常用的临床诊断项目之一,是指将尿液离心处理后在显微镜下对沉渣物进行检测分析,这对检测泌尿生殖系统及监测机体状态方面具有重要意义。尿液有形成分医学图像识别是尿沉渣检查的核心课题,传统方法通过人工计数进行统计,... 详细信息

尿沉渣检查是最常用的临床诊断项目之一,是指将尿液离心处理后在显微镜下对沉渣物进行检测分析,这对检测泌尿生殖系统及监测机体状态方面具有重要意义。尿液有形成分医学图像识别是尿沉渣检查的核心课题,传统方法通过人工计数进行统计,费时费力且依赖操作人员的经验,容易造成漏检和误检。近年来,尿沉渣图像数据快速增长,利用计算机视觉技术实现全自动尿沉渣检测前景广阔。尿沉渣图像尺寸小,不同类别易混淆,同类别内形态多样,特征提取困难,需要搭建较深的神经网络进行特征提取,但这对硬件要求过高且识别速度慢,不利于应用到尿沉渣检测的实际场景中。为了解决上述问题,本文基于深度可分离残差结构和超分辨率图像重构技术,提出了一种轻量化的尿沉渣图像识别网络,在保证高准确率的同时实现了快速识别。本文主要工作和创新点如下:1.收集并制作了用于训练和测试的尿沉渣图像数据集USata020,并对尿沉渣图像进行了滤波和增强处理。2.为解决尿沉渣图像尺寸小,分辨率低的问题,本文应用基于深度学习的超分辨率图像重构技术SRGAN,对小尺寸尿沉渣图像进行超分辨率图像重构,使尿沉渣图像放大的同时保留更多细节,有助于医学人员观测和神经网络自动识别。3.为解决尿沉渣图像特征提取困难的问题,本文采用深度学习方法,利用VGGNet、Res Net、Efficient Net等先进网络模型进行尿沉渣图像识别。同时为解决网络轻量化问题,探索了Efficient Net和Mobile Net等轻量化模型架构,利用深度可分离卷积,结合瓶颈结构和逆瓶颈结构,对初始残差结构进行改进,提出了一种新型的沙漏残差结构,基于此结构搭建了本文用于尿沉渣图像识别的Dsr Net模型。本文提出了一种新的尿沉渣图像智能识别方法,实验结果表明,该方法对13种尿沉渣图像的识别总体准确率可达99.05%,模型参数量仅为0.73M,在保持网络深度及识别准确率的同时足够轻量化,有利于移植到移动设备上,具有良好的工程应用前景。

关键词：尿液有形成分识别分类轻量化超分辨率图像重构沙漏残差结构

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压缩感知重构算法的并行化及GPU加速

压缩感知重构算法的并行化及GPU加速

作者：何文杰南京理工大学

学位级别：硕士

压缩感知理论有效地解决了传统基于Nyquist采样定理的信号处理框架在对超大带宽信号采样过程中出现的采样频率的问题。在解码过程中通过重构算法将原始信号从测量数据中重建出来。重构算法计算复杂度过高导致其计算时间太长,严重地制约... 详细信息

压缩感知理论有效地解决了传统基于Nyquist采样定理的信号处理框架在对超大带宽信号采样过程中出现的采样频率的问题。在解码过程中通过重构算法将原始信号从测量数据中重建出来。重构算法计算复杂度过高导致其计算时间太长,严重地制约了压缩感知理论的实际应用。本文围绕着重构计算的并行加速方案,深入的研究了重构算法的并行化加速方法,主要的研究工作如下:(1)针对图像分辨率低的问题,将压缩感知理论引入到图像的超分辨率重建过程中。压缩感知和超分辨率图像重建有相同的本质,都是从低维信号重构高维信号。将原始图像作为测量结果,通过压缩感知重构算法得到的重构结果即是超分辨率图像。图像的重构质量与重构算法的选择有着较大的关系。实验结果表明,压缩感知重构算法在超分辨率图像重构过程中取得较好的效果。(2)针对压缩感知重构算法在进行图像重构过程中出现的计算时间长的问题,提出了采用并行计算的方法来提升计算速度。将图像进行适当的分块处理,采用基于任务的粗粒度并行。针对每一个图像块的重构过程中,分析重构算法的并行化方法,使用基于数据并行的细粒度并行方法。在CUDA平台下,采用了流实现图像重构的粗粒度并行,采用内核函数实现细粒度并行,将两者结合起来实现对图像的重构。实验结果表明,本文提出的并行化方法对压缩感知图像重构计算有着很好的加速效果。(3)针对图像重构过程复杂,同时为了验证图像重构的性能,本文设计了一个压缩感知图像重构系统。该系统实现了压缩感知的观测矩阵、采样和重构三个过程。可以对这三个部分进行独立的操作。在重构部分,为了验证图像重构的效果,可以选择多种设置参数进行实验。本系统有着非常好的人机交互界面,软件用户不需要了解底层原理就可以对软件实现熟练的操作,来进行图像重构实验。在实验过程中,也可以随时查看各个环节的运行情况。

关键词：压缩感知重构算法图像分块超分辨率图像重构并行计算 CUDA 图像重构

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基于图像的超分辨率三维几何建模技术

重庆理工大学学报（自然科学） 2013年第3期27卷 85-90页

作者：黄斌莆田学院电子信息工程系福建莆田351100

研究了三维空间中相机标定与二维空间中图像配准的关系,以此作为结合点,建立了基于图像的超分辨率三维几何建模技术的理论框架,探讨了基于多帧图像的超分辨率三维几何建模技术。将基于图像的三维几何建模技术和超分辨率图像重构技术相结... 详细信息

研究了三维空间中相机标定与二维空间中图像配准的关系,以此作为结合点,建立了基于图像的超分辨率三维几何建模技术的理论框架,探讨了基于多帧图像的超分辨率三维几何建模技术。将基于图像的三维几何建模技术和超分辨率图像重构技术相结合,同时得到了高分辨率图像和高分辨率的三维几何模型,为后续的图像处理、目标识别与跟踪和虚拟现实等实际应用奠定基础。

关键词：三维几何建模超分辨率图像重构相机标定图像配准

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一种高分辨率三维几何建模技术设计与实现

广东轻工职业技术学院学报 2016年第1期15卷 12-14页

作者：曾雪松尚光龙信阳职业技术学院数学与计算机科学学院河南信阳464000

采用超分辨率图像重构技术和基于图像亮度的三维几何建模技术紧密结合,研究一种高分辨率的三维几何建模技术。通过理论论证与分析研究,得到高分辨率的三维几何模型和真实物体的高分辨率图像数据信息,为高分辨率的图像处理和模型开发奠... 详细信息

采用超分辨率图像重构技术和基于图像亮度的三维几何建模技术紧密结合,研究一种高分辨率的三维几何建模技术。通过理论论证与分析研究,得到高分辨率的三维几何模型和真实物体的高分辨率图像数据信息,为高分辨率的图像处理和模型开发奠定了良好的理论基础。

关键词：三维几何建模相机标定图像配准超分辨率图像重构