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基于改进pocs-MAP算法的遥感影像超分辨率重建

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基于改进POCS-MAP算法的遥感影像超分辨率重建

作者：罗航中国地质大学（北京）

学位级别：硕士

当今遥感技术可以实现对同一地区产生大量的重复的遥感影像，不管是同一传感器还是来自不同平台的遥感器。对于大量的影像信息我们并没有有效的利用起来，究其原因，一是受到传感器的硬件限制，我们得到的影像为地面信息的欠采样，也就... 详细信息

当今遥感技术可以实现对同一地区产生大量的重复的遥感影像，不管是同一传感器还是来自不同平台的遥感器。对于大量的影像信息我们并没有有效的利用起来，究其原因，一是受到传感器的硬件限制，我们得到的影像为地面信息的欠采样，也就是实际地物的低分辨率影像，无法满足我们的应用需求。二是由于遥感传感器平台在高空中，受到大气扰动以及光照影响等，对成像系统有较大的影像，产生了运动模糊和无法回避随机噪声。为了能有效利用大量的遥感影像信息，满足遥感影像的应用问题，人们开始通过多种途径来提高遥感影像的质量。根据以上提到的影响影像质量的因素，提高遥感影像分辨率通常有两种方法，一种是提高硬件水平，也就是提高传感器的分辨率，因此可以减少像素尺寸，提高单位面积的像素数量，但是这样会降低图像的信噪比，也可以增加成像芯片尺寸，但是这样会增加电容，使得电荷转移速度下降。另外，高精度的传感器造价昂贵和制造工艺的限制使得这种方法遇到了瓶颈。另一种方法是通过软件编写算法来实现高分辨率遥感影像的获取，这种方法不需要昂贵的设备，又能利用到丰富的低分辨率影像。影像超分辨率就是其中一种行之有效的方法。遥感影像超分辨率重建是指对同一地区产生的不同角度，不同观测时间甚至不同的传感器的一系列经过光学系统退化的低分辨率遥感影像，通过这些低分辨率影像作为输入，经过一些重建算法输出一幅最接近原始的高分辨率影像的过程。基本原理就是利用低分辨率影像序列的各个输入信息并且会加入先验知识来恢复重建一幅综合的无限接近原始影像的高分辨率影像，重建过程中恢复了丢失的高频信息，重建成像系统的截止频率之外的信息。本文就是基于这一思想，做的两组实验都是采用同一地区的多帧影像来重建这一地区的高分辨率影像。本文首先介绍了光学遥感影像的成像机制，然后理论上证明了遥感影像的超分辨的可行性和重建能力。随后，在超分辨率中涉及到的各个环节做出了改进，尤其是算法本身上做出了改进，在传统pocs超分辨率算法的基础上，做出了pocs算法的改进，进而结合改进的MAP算法。改进思路方法大致有以下几方面：第一、针对超分辨率重建的pocs算法中对初始值的严重依赖、边缘阴影等问题，本文用到了分形插值取代一般的双线性插值;第二、选定合适的阈值对图像进行边缘提取，然后针对边缘选用合适的PSF函数，减小边缘振荡的范围，再结合小波滤波，进一步对边缘进行降噪;第三、对于pocs算法的收敛慢，降噪能力弱等缺陷，本文提出在pocs算法的基础上结合MAP算法，并且对MAP算法的做出了一些简化，提高了编程的容易度。为了验证改进方法的有效性，分别做了两组实验，实验结果表明该算法有较好的效果。

关键词： pocs算法 MAP算法 PSF函数分形插值小波滤波

基于pocs算法的序列图像超分辨率复原技术研究

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基于POCS算法的序列图像超分辨率复原技术研究

作者：王学玲中国海洋大学

学位级别：硕士

在许多应用情形下,人们总是需要得到更高质量的图像。但在实际成像过程中,由于受到成像系统、外界环境及成像技术等很多因素的限制,导致图像退化,使我们所获得的图像效果并不理想。而实际应用中,我们对图像质量的要求却越来越高,于是,... 详细信息

在许多应用情形下,人们总是需要得到更高质量的图像。但在实际成像过程中,由于受到成像系统、外界环境及成像技术等很多因素的限制,导致图像退化,使我们所获得的图像效果并不理想。而实际应用中,我们对图像质量的要求却越来越高,于是,如何有效地恢复出原始图像或者说是复原出我们所期望的图像,就成为图像处理中一个重要的问题。图像的超分辨率算法泛指一类图像处理算法,它从一组属于同一场景的低质量的、低分辨率图像出发,通过算法来生成高质量的、高分辨率图像。即在保证频带内图像低频信息复原的基础上,对截止频率以上的高频信息进行复原,以使图像获得更多的细节和信息,使复原图像更加接近理想图像。本文主要对以下内容进行了研究:第一,考察了超分辨率及超分辨率复原的国内外发展现状。第二,介绍了超分辨率复原中的基本理论和主要技术。第三,详细阐述了超分辨率复原技术的各种方法,重点分析了目前的一些主流方法。第四,提出了一种用小波去噪预处理的改进的pocs算法,并通过试验证明了本文方法对低信噪比降质图像超分辨率复原的优越性和必要性。第五,简要介绍了常规统计方法复原评价标准,提出了边缘比较和傅立叶变换谱比较两个超分辨率图像复原比较指标,并运用这两个标准,再次验证了本文改进方法是有效的。

关键词：序列图像复原超分辨率 pocs算法小波去噪

基于改进pocs的图像超分辨率重建算法研究

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基于改进POCS的图像超分辨率重建算法研究

作者：贺璟太原理工大学

学位级别：硕士

在视频监控处理、军事遥感侦查、水下图像处理和医学图像病灶检查等领域中获取到的图像通常比较模糊且分辨率较低,但实际应用时却需要包含大量细节信息的高分辨率图像,所以提高获得图像的分辨率或对其进行图像复原就成为一个至关重要的... 详细信息

在视频监控处理、军事遥感侦查、水下图像处理和医学图像病灶检查等领域中获取到的图像通常比较模糊且分辨率较低,但实际应用时却需要包含大量细节信息的高分辨率图像,所以提高获得图像的分辨率或对其进行图像复原就成为一个至关重要的问题。若通过提高成像系统性能来直接获得高分辨率图像,则会导致成像设备的成本增加;而如果通过图像超分辨率重建技术进行间接提高其分辨率,能获得更好的效果且重建过程简单易操作,因此其就成为图像超分辨率重建领域的研究热点。图像超分辨率重建技术近几年来发展迅速,国内外的研究人员提出了多种超分辨率重建算法,主要分为两类:频域法和空间域法。频域法针对的是图像间整体平移的情况,所以到今天对于该方法的研究依然没有重大突破。空间域法使用的则是全局观测模型,其包括全局和局部运动、光学模糊、运动模糊、空间变量点扩散函数和非理想采样。空间域法相比频域法有较好的适应性和重建效果,因此是超分辨率重建领域的研究热点。本文研究的是空间域算法中的凸集投影算法(Projection Onto Convex Sets,pocs)。pocs算法在直观性、有效性、观察模型的实用性和先验信息的灵活应用性方面优势明显,所以在超分辨率重建算法中研究前景最好。然而,现有的pocs重建算法仍有以下不足:(1)采用的双线性插值算法得到的图像边缘模糊;(2)数据一致性约束的校正阈值为常数,忽略了对象和背景噪声之间的差异,导致获得边缘模糊和低信噪比的图像。本文首先采用离散小波变换对图像进行去噪预处理实验。实验结果表明,离散小波变换对高斯噪声的去除效果要好于椒盐噪声,但其只能进行噪声去除而不会提高图像分辨率,因此就需要对预处理图像继续进行超分辨率重建。另外针对传统pocs算法的采用的双线性插值得到的图像会因其对图像的平滑作用而出现边缘模糊的现象,提出了使用梯度插值算法进行参考帧的初始估计;由于传统pocs算法中的校正阈值为常量,使得忽略了对象和背景噪声之间的差异,对所有的像素点使用相同的处理模式,导致得到的图像边缘模糊和信噪比低的问题,将其校正阈值改进为可变阈值,就可以对不同的像素区域进行不同的校正。实验结果证明,本文采用的基于梯度插值与可变阈值改进的pocs算法相比双线性插值、双三次插值及基于边缘保持的pocs算法减小了插值点对灰度变化率的影响,很好地保持了图像的边缘的信息,并且达到了自适应地滤除噪声的目的。

关键词：超分辨率重建 pocs算法梯度插值可变阈值

基于混合MAP/pocs的序列图像超分辨率重建算法研究

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基于混合MAP/POCS的序列图像超分辨率重建算法研究

作者：杨妮昆明理工大学

学位级别：硕士

随着人们对图像分辨率要求的提高,图像超分辨率重建技术应运而生。图像超分辨率重建技术就是模糊、形变、有噪的降质低分辨率图像中重建出一帧高质量的高分辨率图像。该技术应用于公共安全领域、数字电视领域、军事遥感领域、医学领域等... 详细信息

随着人们对图像分辨率要求的提高,图像超分辨率重建技术应运而生。图像超分辨率重建技术就是模糊、形变、有噪的降质低分辨率图像中重建出一帧高质量的高分辨率图像。该技术应用于公共安全领域、数字电视领域、军事遥感领域、医学领域等,它已成为现阶段图像处理领域热点的研究课题之一一般的图像超分辨率重建包括图像配准、插值和去除模糊和噪声。本文在两种主流的空域图像超分辨率重建算法研究的基础上,对混合MAP/pocs算法进一步改进,主要工作总结如下：首先,介绍了图像超分辨率重建的应用领域、国内外研究动态以及发展方向,并针对图像超分辨率重建过程中两个重要的环节进行研究—图像配准和重建算法。着重研究了keren亚像素级图像配准算法,并将其与现有的空域图像重建方法结合在一起,应用在由视频获取的序列图像超分辨率重建中。其次,对空域图像重建算法中两种主流的算法MAP和pocs深入研究,对比其优缺点,并对混合MAP/pocs重建方法进行研究。再次,pocs算法和MAP算法各自特点的互补性在一定程度上可以抑制对方的缺点,但现有的混合算法的缺点仍然还是存在的,因此针对现有混合MAP/pocs算法边缘和细节保持能力的不足,在图像超分辨率重建过程中,对插值后的图像边缘进行修正,然后再进行重建;在建立目标方程的过程中,引入拉普拉斯-高斯混合先验信息作为惩罚算子来约束高分辨率图像。最后,编程实现pocs、MAP、混合MAP/pocs以及本文改进的混合MAP/pocs算法。为了验证本文改进算法的有效性,对多组降质图像进行超分辨率重建。实验表明,对模拟的降质图像和实拍视频获取的图像,改进的算法都可获得比较明显的重建效果。

关键词：超分辨率重建图像配准 MAP算法 pocs算法混合MAP/pocs算法

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基于pocs的图像超分辨率重建算法研究

基于POCS的图像超分辨率重建算法研究

作者：李超峰昆明理工大学

学位级别：硕士

超分辨率图像重建属于图像复原的范畴,传统的图像复原只对一帧低分辨率图像进行处理,其包含图像信息有限,复原的图像质量也有限,影响实际的应用,而图像的超分辨率重建是将多幅彼此间存在相对运动、模糊、欠采样以及噪声污染的图像重建... 详细信息

超分辨率图像重建属于图像复原的范畴,传统的图像复原只对一帧低分辨率图像进行处理,其包含图像信息有限,复原的图像质量也有限,影响实际的应用,而图像的超分辨率重建是将多幅彼此间存在相对运动、模糊、欠采样以及噪声污染的图像重建出一幅高分辨率图像。由于多幅低分辨率图像间包含不同的图像细节信息使得重建出比原始图像更高分辨率的图像成为可能。目前,研究者在不断寻求和探索关于超分辨率图像重建的数学模型、理论框架和高效的数值计算方法。本文在力求全面分析超分辨率重建技术的同时,特别对基于pocs的超分辨率重建算法进行了探索和研究,改进了pocs算法中参考帧的选取方法及运动估计算法,并给出了自己的研究观点和实验效果,具体归纳如下：(1)对超分辨率重建的频域和空间域两类算法进行了研究分析比较,同时主要对空间域中研究最多的两个方法pocs算法和MAP算法进行了研究比较,鉴于pocs算法理论相对简单、收敛速度较快,能较好满足视频序列图像重建的实时性要求,所以选pocs算法为本文的研究重点。(2)本文提出了改进的正方形-菱形搜索的运动估计算法,该算法保持了块匹配估计算法简单有效特征的同时,针对基于视频帧间的运动相对较小,最佳匹配点是在中心点周围的事实,改进了正方形-菱形搜索算法,首先用正方形大模板设定四个顶点,确定了匹配点后直接在匹配点周围采用小菱形模板搜索的策略,实验表明在运动估计准确度保证的前提下整个搜索速度比三步搜索法(TSS)、新三步搜索法(NTSS)、四步搜索法(FSS)、菱形搜索法(DS)和正方形-菱形搜索法(SDS)等块匹配估计都有不同程度的提高。(3)针对pocs算法对初始估计值依赖性较强这一缺点本文采用了基于分形和小波变换的插值法对参考帧进行插值的算法,该方法与双线性插值相比减弱了图像细节和边缘的模糊,从而使pocs算法的重建结果好于传统双线性插值后pocs的重建结果,并通过实验证明了本文算法的可行性以及有效性。

关键词： pocs算法运动估计图像插值超分辨率图像重建

混合MAP-pocs算法在压缩视频中的应用

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国外电子测量技术 2008年第3期27卷 65-68页

作者：刘涛中北大学信息与通信工程学院太原030051

压缩视频的超分辨率算法受到视频压缩算法的影响,比一般序列图像的超分辨率算法复杂。本文在pocs的约束条件中采用了去除块效应的约束集,将去除块效应的操作融入混合MAP-pocs算法的框架中,将其应用于实际压缩视频的超分辨率重建。通过... 详细信息

压缩视频的超分辨率算法受到视频压缩算法的影响,比一般序列图像的超分辨率算法复杂。本文在pocs的约束条件中采用了去除块效应的约束集,将去除块效应的操作融入混合MAP-pocs算法的框架中,将其应用于实际压缩视频的超分辨率重建。通过仿真实验结果证实,本文采用的算法在较低码率的压缩条件下具有更好的重构效果。

关键词： MAP算法 pocs算法压缩视频超分辨率算法

基于pocs算法的序列图像超分辨率复原技术研究

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计算机与信息技术 2009年第4期 1-3页

作者：王学玲綦占堂中国海洋大学青岛学院信息工程系山东青岛266300

本文针对pocs超分辨率算法降噪能力差的缺陷,对含噪图像首先利用小波技术进行去噪预处理,然后再用pocs算法复原。实验证明,本文提出的方法对低信噪比序列图像的超分辨率复原有很好的复原效果,并且对各种噪声处理基本有效。

关键词：超分辨率复原 pocs算法小波去噪

基于SIFT配准和pocs算法的超分辨率重建算法

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计算机与信息技术 2010年第Z2期 63-65,68页

作者：李力四川城市职业学院四川成都610101

本文采用SIFT算法对多幅第分辨率图像进行特征提取,根据提取出的特征,采用六参数模型对各幅图像进行配准,对配准后的多幅图像采用pocs算法进行重分辨率重建。提高了图像的分辨率。在本文的实验中,配准结果和重建效果证明了该方法的合理性。

关键词： SIFT pocs算法超分辨率重建

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基于pocs算法的图像超分辨率重建

微型机与应用 2010年第3期29卷 20-21,25页

作者：李超峰刘辉周峰昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650051

传统pocs算法对图像进行超分辨率重建时,一般都假设所处理的噪声为零均值的加性高斯白噪声,当噪声为非高斯噪声如椒盐噪声时,pocs算法的重建效果将会下降。针对这一问题,本文对含噪图像首先采用平稳离散小波变换技术进行去噪预处理,然... 详细信息

传统pocs算法对图像进行超分辨率重建时,一般都假设所处理的噪声为零均值的加性高斯白噪声,当噪声为非高斯噪声如椒盐噪声时,pocs算法的重建效果将会下降。针对这一问题,本文对含噪图像首先采用平稳离散小波变换技术进行去噪预处理,然后再用pocs算法重建图像。实验证明,此方法对信噪比较低的图像有很好的重建效果,对高斯及椒盐等噪声处理比较有效。

关键词：超分辨率重建 pocs算法平稳离散小波变换技术