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基于深度学习的红外成像退化模型辨识及超分辨率成像方法
被引量：
1
1
作者
曹军峰
丁庆海
+2 位作者
邹德鹏
秦恒加
罗海波
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期218-228,共11页
红外成像系统由于制造工艺和成本制约,分辨率仍然较低。图像超分辨率重建技术是提高图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上获得了很好的效果,但应用于实际图像时效果不甚理想,主要原因是实际成像退化更加复杂,包括红外光...
红外成像系统由于制造工艺和成本制约,分辨率仍然较低。图像超分辨率重建技术是提高图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上获得了很好的效果,但应用于实际图像时效果不甚理想,主要原因是实际成像退化更加复杂,包括红外光学系统像差和装配误差引起的空间非一致模糊,以及受工作温度影响导致的模糊核变化。针对上述问题,提出一种基于深度学习的红外成像退化模型辨识方法和基于退化模型约束的超分辨率重建方法,通过在不同工作温度下采集标定靶标图像,标定不同工作温度、不同空间位置的模糊核;采用卷积神经网络建立成像退化模型,并利用定标数据进行模型参数求解,为超分辨率重建提供更多先验信息;设计迭代超分辨率重建网络,交替进行退化参数估计和超分辨率重建,经过多次迭代逐步提高重建效果。实验结果表明,采用卷积神经网络求解的成像退化模型可准确描述模糊核变化规律,基于退化模型约束和退化参数在线学习的超分辨率重建方法可显著提高红外超分辨率成像的效果,具有较高的工程应用价值。
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关键词
超分辨率
退化
模型
辨识
空间非一致
模糊
模糊
核估计
迭代优化
红外图像
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职称材料
基于LS-SVM的LCD运动图像模糊的改善研究
2
作者
徐永键
李丹
谭洪舟
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第8期1209-1214,共6页
运动模糊是影响LCD图像质量的主要问题。LCD运动模糊是由LCD慢响应、"抽样-保持"特性与HVS的低通滤波特性所引起。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的运动去模糊方法。该算法从系统辨识角度,通过对样本数据的训...
运动模糊是影响LCD图像质量的主要问题。LCD运动模糊是由LCD慢响应、"抽样-保持"特性与HVS的低通滤波特性所引起。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的运动去模糊方法。该算法从系统辨识角度,通过对样本数据的训练,构造预补偿系统的预测PSF模型。最后,使用该预测PSF模型实现运动图像的去模糊过程。仿真结果显示,该算法具有比较理想的效果,可以应用于实际的LCD运动图像去模糊。
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关键词
运动
模糊
LS-SVM
系统
辨识
预补偿系统
psf
模型
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职称材料
题名
基于深度学习的红外成像退化模型辨识及超分辨率成像方法
被引量：
1
1
作者
曹军峰
丁庆海
邹德鹏
秦恒加
罗海波
机构
中国科学院光电信息处理重点实验室
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
航天恒星科技有限公司
空装驻沈阳地区第三军事代表室
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期218-228,共11页
文摘
红外成像系统由于制造工艺和成本制约,分辨率仍然较低。图像超分辨率重建技术是提高图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上获得了很好的效果,但应用于实际图像时效果不甚理想,主要原因是实际成像退化更加复杂,包括红外光学系统像差和装配误差引起的空间非一致模糊,以及受工作温度影响导致的模糊核变化。针对上述问题,提出一种基于深度学习的红外成像退化模型辨识方法和基于退化模型约束的超分辨率重建方法,通过在不同工作温度下采集标定靶标图像,标定不同工作温度、不同空间位置的模糊核;采用卷积神经网络建立成像退化模型,并利用定标数据进行模型参数求解,为超分辨率重建提供更多先验信息;设计迭代超分辨率重建网络,交替进行退化参数估计和超分辨率重建,经过多次迭代逐步提高重建效果。实验结果表明,采用卷积神经网络求解的成像退化模型可准确描述模糊核变化规律,基于退化模型约束和退化参数在线学习的超分辨率重建方法可显著提高红外超分辨率成像的效果,具有较高的工程应用价值。
关键词
超分辨率
退化
模型
辨识
空间非一致
模糊
模糊
核估计
迭代优化
红外图像
Keywords
super-resolution
degradation model identification
spatially variant blur
blur kernel estimation
iterative optimization
infrared image
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于LS-SVM的LCD运动图像模糊的改善研究
2
作者
徐永键
李丹
谭洪舟
机构
中山大学信息科学与技术学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009年第8期1209-1214,共6页
基金
国家自然科学基金(60874060)资助
文摘
运动模糊是影响LCD图像质量的主要问题。LCD运动模糊是由LCD慢响应、"抽样-保持"特性与HVS的低通滤波特性所引起。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的运动去模糊方法。该算法从系统辨识角度,通过对样本数据的训练,构造预补偿系统的预测PSF模型。最后,使用该预测PSF模型实现运动图像的去模糊过程。仿真结果显示,该算法具有比较理想的效果,可以应用于实际的LCD运动图像去模糊。
关键词
运动
模糊
LS-SVM
系统
辨识
预补偿系统
psf
模型
Keywords
Motion blur
LS-SVM
System identification
Pre-compensation system
psf
model
分类号
TN941 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的红外成像退化模型辨识及超分辨率成像方法
曹军峰
丁庆海
邹德鹏
秦恒加
罗海波
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
基于LS-SVM的LCD运动图像模糊的改善研究
徐永键
李丹
谭洪舟
《信号处理》
CSCD
北大核心
2009
0
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职称材料
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