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一种快速稳健的超分辨率图像复原算法 被引量:2
1
作者 张正贤 蒋大为 +1 位作者 张莹 危才华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第4期76-78,共3页
提供了一种快速稳健的正则化超分辨率图像复原算法。该算法从Roberts交叉梯度算子的角度构造正则项,从自适应性的角度确定正则参数。用1-范数度量数据逼近项和正则项。算法分析和实验结果表明该算法具有好的稳健性,并且计算速度较快。
关键词 图像复原 分辨率 正则化
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改进的混合MAP-POCS超分辨率图像复原算法研究 被引量:9
2
作者 绍乐图 陈晨 +1 位作者 张红刚 张国华 《电光与控制》 北大核心 2015年第2期41-45,共5页
超分辨率图像复原技术在不改变硬件的条件下可提高成像系统获取图像的分辨率。研究了图像退化机理,建立了精确的图像退化过程模型,提出一种改进的混合MAP-POCS复原算法,将POCS的凸集约束条件加入到MAP估计过程中。运用峰值信噪比(PSNR)... 超分辨率图像复原技术在不改变硬件的条件下可提高成像系统获取图像的分辨率。研究了图像退化机理,建立了精确的图像退化过程模型,提出一种改进的混合MAP-POCS复原算法,将POCS的凸集约束条件加入到MAP估计过程中。运用峰值信噪比(PSNR)等评价手段对复原图像进行质量评价。仿真结果表明,改进的混合复原算法能够有效地保证复原求解的收敛性并保持复原图像的边缘细节,提升了超分辨率的复原效果。 展开更多
关键词 图像复原 图像处理 分辨率复原 退化模型 凸集投影
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基于超分辨率生成对抗网络的混凝土裂缝检测算法 被引量:1
3
作者 李响 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期111-116,共6页
随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围... 随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围内精准检测裂缝的方法。因此,本文首先提出了一种基于超分辨率生成对抗网络的学习结构,适用于任何分割网络,然后提出了一种有效构建训练数据的方法,应用于所提出的学习结构,最后对本文方法在1606张质量随机退化的裂缝图像上进行了性能评估,结果表明,本文所提出的学习结构下,裂缝检测IoU及F1分数分别达63.686%和77.811%,方差分别为0.9008和0.5015,有效提高了裂缝的检测性能,且对输入数据具有较高的稳健性。 展开更多
关键词 混凝土隧道 裂缝检测 分辨率生成对抗网络 分割算法
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基于POCS-MPMAP合成算法的超分辨率图像复原(英文) 被引量:14
4
作者 苏秉华 金伟其 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期502-504,共3页
阐述了凸集投影理论 (POCS)和基于Markov约束的Poisson MAP超分辨率图像复原算法 (MPMAP) 为了能获得更大的带宽扩展和更好的复原图像 ,把POCS理论与MPMAP算法结合在一起 ,提出基于POCS MPMAP的合成超分辨率图像复原算法
关键词 图像处理 超分辨率图像复原算法 凸集投影 最大后验概率 Markov约束 POCS-MPMAP合成算法
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基于深度残差神经网络的红外图像超分辨率重构算法 被引量:2
5
作者 白皓 白廷柱 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第2期176-182,共7页
提出了一种基于深度残差神经网络的红外灰度图像超分辨率重构算法。首先使用残差卷积模块增加网络深度提高了网络的学习能力,使得卷积层在学习过程中能够利用到更多的邻域信息对于复杂场景有更好的学习能力。然后使用跳跃连接方式增加... 提出了一种基于深度残差神经网络的红外灰度图像超分辨率重构算法。首先使用残差卷积模块增加网络深度提高了网络的学习能力,使得卷积层在学习过程中能够利用到更多的邻域信息对于复杂场景有更好的学习能力。然后使用跳跃连接方式增加高频信息传输以实现对于图像细节的增强。实验结果表明,该网络能够有效地丰富重构图像的细节,重构图像中的目标轮廓有明显改善。 展开更多
关键词 红外图像 深度学习 分辨率算法 残差网络
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图像复原与超分辨率重构基本适用条件及提高空间分辨率上限的研究 被引量:9
6
作者 吴艳 陈凡胜 陈桂林 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期351-356,共6页
从离散—离散的成像系统出发,在理论上分析了图像复原与超分辨率重构的基本适用条件及提高图像分辨率的上限,从图像处理的角度给出了基本适用条件的量化指标,最后对理论分析结论进行了实验验证,并对实际应用中不可避免的噪声影响进了研... 从离散—离散的成像系统出发,在理论上分析了图像复原与超分辨率重构的基本适用条件及提高图像分辨率的上限,从图像处理的角度给出了基本适用条件的量化指标,最后对理论分析结论进行了实验验证,并对实际应用中不可避免的噪声影响进了研究,实验结果与理论研究结论一致. 展开更多
关键词 图像复原 分辨率重构 分辨率上限
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融合学习算法的单帧图像超分辨率复原 被引量:5
7
作者 黄全亮 刘水清 +1 位作者 孙金海 陈柯 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第23期186-190,共5页
为从高度降质的单帧图像中重建出高分辨率图像,提出了一个结合自适应正则化与学习算法的超分辨率复原方法。该方法基于图像的局部特征,实现了正则化方法动态自适应控制过程,优化了学习算法中的训练集、预测原则和搜索过程,以降低基准图... 为从高度降质的单帧图像中重建出高分辨率图像,提出了一个结合自适应正则化与学习算法的超分辨率复原方法。该方法基于图像的局部特征,实现了正则化方法动态自适应控制过程,优化了学习算法中的训练集、预测原则和搜索过程,以降低基准图相关性要求、提高搜索效率。仿真实验分步论证了该方法的有效性,以及对复原效果的提升。 展开更多
关键词 图像复原 分辨率 正则化 学习算法
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基于马尔可夫随机场的低分辨率车牌图像复原算法 被引量:7
8
作者 吴炜 杨晓敏 +3 位作者 卿粼波 杨毅 陈默 何小海 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第3期1170-1172,1186,共4页
由于采集到的车牌图像分辨率较小,为获取高分辨率的图像,提出基于马尔可夫随机场模型的车牌图像超分辨率复原算法。首先对图像进行分块;然后利用马尔可夫随机场对这些分块进行建模,通过模型学习训练库中高低分辨率图像的关系,预测待复... 由于采集到的车牌图像分辨率较小,为获取高分辨率的图像,提出基于马尔可夫随机场模型的车牌图像超分辨率复原算法。首先对图像进行分块;然后利用马尔可夫随机场对这些分块进行建模,通过模型学习训练库中高低分辨率图像的关系,预测待复原的低分辨率车牌图像的高频细节信息。实验结果表明,本算法对车牌图像取得较好的复原效果,算法复原的超分辨率车牌图像更接近于真实图像,具有更高的峰值信噪比。 展开更多
关键词 图像复原 马尔可夫随机场 基于学习的分辨率 最大后验概率
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基于最大似然的超分辨率图像复原方法 被引量:7
9
作者 汪源源 孙志民 +1 位作者 蔡铮 王威琪 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期949-953,共5页
从超分辨率图像复原的实际应用出发,提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法。在通用线性观测成像模型下,利用改进的奇异值分解法估计成像系统点扩散函数,通过高斯金字塔结构下的光流场方法估计图像间的亚像素级平动,利用基于统计特... 从超分辨率图像复原的实际应用出发,提出了一种基于最大似然的序列图像复原方法。在通用线性观测成像模型下,利用改进的奇异值分解法估计成像系统点扩散函数,通过高斯金字塔结构下的光流场方法估计图像间的亚像素级平动,利用基于统计特性的方法估计图像噪声方差等。根据以上参数及部分先验知识,运用最速下降迭代算法实现基于最大似然的超分辨率复原,并对迭代结果进行维纳滤波。计算机模拟实验结果表明,该方法具有较好的复原效果,其性能优于典型的反向迭代投影法。利用实际视频图像的复原实验证明了该方法的实用性。 展开更多
关键词 分辨率图像复原 线性观测成像模型 奇异值分解 最大似然估计
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基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原 被引量:7
10
作者 刘哲 杨静 陈路 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期522-528,共7页
基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的... 基于压缩感知的超分辨率图像复原方法通常采用局部稀疏编码策略,对每一图像块独立编码,易产生人工的分块效应。针对上述问题,该文提出一种基于非局部稀疏编码的超分辨率图像复原方法。该算法在字典训练和图像编码过程中分别运用图像的非局部自相似先验知识,即利用低分辨率图像的插值图像训练字典,并通过计算相似块局部编码的加权平均,得到每一图像块的非局部稀疏编码。仿真实验表明,所提算法能够获得更优的复原效果,并且对于含噪图像具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 分辨率图像复原 压缩感知 非局部自相似 非局部稀疏编码 单字典训练
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基于增量维纳滤波和空间自适应规整的超分辨率图像复原 被引量:2
11
作者 闫华 刘琚 +1 位作者 李道真 孙建德 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期35-38,共4页
该文提出一种新的超分辨率图像复原方案,该方案利用了空间自适应规整方法的空间分段平滑特性和增量维纳滤波的快速收敛能力,将解的先验约束结合到迭代过程中,通过多幅低分辨率降晰图像来估计一幅高分辨率图像。计算机仿真结果表明,该方... 该文提出一种新的超分辨率图像复原方案,该方案利用了空间自适应规整方法的空间分段平滑特性和增量维纳滤波的快速收敛能力,将解的先验约束结合到迭代过程中,通过多幅低分辨率降晰图像来估计一幅高分辨率图像。计算机仿真结果表明,该方法可以有效实现超分辨率图像复原,有效地提高了复原的自适应控制能力和收敛性能。 展开更多
关键词 分辨率 图像复原 增量维纳滤波 空间自适应规整
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考虑亚像素配准误差的超分辨率图像复原 被引量:4
12
作者 闫华 刘琚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1409-1413,共5页
超分辨率图像复原作为第二代图像复原方向,已成为目前国际图像复原界的一个研究热点.一般来说,超分辨率图像复原是一个病态问题,可以结合图像的先验信息,使其成为良态的,这需要有效的规整化算法.但是,规整化参数的选择多数情况是通过经... 超分辨率图像复原作为第二代图像复原方向,已成为目前国际图像复原界的一个研究热点.一般来说,超分辨率图像复原是一个病态问题,可以结合图像的先验信息,使其成为良态的,这需要有效的规整化算法.但是,规整化参数的选择多数情况是通过经验确定的,且现有的一些计算规整化参数的方法又过于繁琐.本文讨论了亚像素配准误差引入的情况下噪声的统计模型,利用Miller规整的思想给出了简易可行的规整化参数计算方法.这种规整化参数计算方法能够自适应地根据配准误差和观测噪声局部调整由于配准误差导致的失真.仿真结果表明得到的规整化参数能使规整化算法有效收敛. 展开更多
关键词 分辨率图像复原 亚像素配准误差 规整化参数
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空域中基于正则化的自适应超分辨率图像复原 被引量:2
13
作者 王晶 彭国华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第12期3194-3196,共3页
对于模糊图像的复原问题,从正则化技术克服问题病态性的思想出发,研究了一种有效的超分辨率图像复原方法。在Nguyen等人的正则图像复原框架的基础上,根据Roberts交叉梯度算子构造正则项,从自适应的角度生成正则化参数,并用共轭梯度法求... 对于模糊图像的复原问题,从正则化技术克服问题病态性的思想出发,研究了一种有效的超分辨率图像复原方法。在Nguyen等人的正则图像复原框架的基础上,根据Roberts交叉梯度算子构造正则项,从自适应的角度生成正则化参数,并用共轭梯度法求解该模型的目标泛函极小值。计算机仿真结果表明,该方法可较好的再现图像的重要信息,复原图像的相对误差降低,同时,峰值信噪比和主观视觉效果方面都有明显的提高。 展开更多
关键词 图像复原 分辨率 共轭梯度法 正则化 自适应
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基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建 被引量:1
14
作者 刘媛媛 张雨欣 +1 位作者 王晓燕 朱路 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2515-2520,共6页
现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参... 现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。 展开更多
关键词 图像分辨率重建 卷积神经网络 轻量化 多频率特征提取 局部二值模式算法
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基于L-曲线正则化的MAP超分辨率图像复原 被引量:3
15
作者 王宏志 赵爽 胡艳君 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期275-278,共4页
提出一种基于L-曲线正则化参数选择方法的最大后验概率超分辨率图像复原算法.该方法将最大后验概率估计和L-曲线正则化参数选择方法相结合,可以有效地减少和去除复原图像中的噪声,提高图像复原质量,并具有较好的超分辨率复原能力.
关键词 分辨率 图像复原 最大后验概率 L-曲线
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基于Swin Transformer的双流遥感图像时空融合超分辨率重建 被引量:1
16
作者 王志浩 钱沄涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期33-45,共13页
遥感图像时空融合超分辨重建从高时序密度的低分辨率图像和低时序密度的高分辨率图像中提取信息,生成同时具有高时序密度的高分辨率遥感图像,它直接关系到后续的解译、检测、跟踪等任务的实施。随着卷积神经网络(CNN)的快速发展,研究者... 遥感图像时空融合超分辨重建从高时序密度的低分辨率图像和低时序密度的高分辨率图像中提取信息,生成同时具有高时序密度的高分辨率遥感图像,它直接关系到后续的解译、检测、跟踪等任务的实施。随着卷积神经网络(CNN)的快速发展,研究者们提出了一系列基于CNN的时空融合方法,然而由于卷积的局限性,这些方法在全局信息提取方面仍然存在不足。受Swin Transformer全局能力的启发,提出一种基于Swin Transformer的超分辨重建模型。在特征提取阶段,引入双流结构,将特征提取网络分为两个部分,分别提取时间信息与空间信息,并通过Swin Transformer的全局能力提升模型性能。在特征融合阶段,引入结合通道注意力与空间注意力的卷积块注意力模块(CBAM),用于增强重要特征,提升图像重建精度。在Coleambally灌溉区(CIA)与Gwydir下游流域(LGC)数据集上将该模型与多种时空融合超分辨率重建模型进行对比实验,结果表明该模型在各项评价指标上均取得了最优的结果,具有更出色的性能和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 时空融合 分辨率重建 Swin Transformer算法 双流结构 卷积神经网络
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核偏最小二乘算法的图像超分辨率算法 被引量:4
17
作者 吴炜 杨晓敏 +2 位作者 余艳梅 石一兴 何小海 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期105-110,共6页
提出了基于核偏最小二乘算法(KPLS)回归的超分辨率复原算法。该算法首先将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为建立回归关系的特征,并对图像进行分块;依据相应的高低分辨率图像块的关系,使用KPLS建立起回归模型;在复原时,依据该... 提出了基于核偏最小二乘算法(KPLS)回归的超分辨率复原算法。该算法首先将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为建立回归关系的特征,并对图像进行分块;依据相应的高低分辨率图像块的关系,使用KPLS建立起回归模型;在复原时,依据该模型回归得到高分辨率的图像块,将图像块拼接为高分辨率的图像。通过对人脸图像和车牌图像的实验结果,表明该算法无论是对人脸图像还是车牌图像都能取得较好的复原效果。 展开更多
关键词 图像复原 核偏最小二乘法(KPLS) 基于学习的分辨率 回归算法
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矿井图像的多维特征与残差注意力网络超分辨率重建方法 被引量:2
18
作者 程健 米立飞 +3 位作者 李昊 李和平 王广福 马永壮 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期117-128,共12页
煤矿井下环境复杂,受光照、煤尘、水雾的影响,采集的图像往往存在细节模糊、纹理缺失等问题,低分辨率的矿井图像对煤矿安全监控的智能化发展带来诸多制约。图像超分辨率重建作为一种重要的图像处理技术,旨在从矿井低分辨率图像中恢复出... 煤矿井下环境复杂,受光照、煤尘、水雾的影响,采集的图像往往存在细节模糊、纹理缺失等问题,低分辨率的矿井图像对煤矿安全监控的智能化发展带来诸多制约。图像超分辨率重建作为一种重要的图像处理技术,旨在从矿井低分辨率图像中恢复出清晰的高分辨率图像,从而显著提升煤矿智能监测与安全管理的可靠性。针对矿井图像边缘纹理信息缺失、细节模糊不清等质量退化问题,笔者提出一种矿井图像的多维特征与残差注意力网络超分辨率重建方法。首先,采用多分支网络将动态卷积与通道注意力机制进行并行融合,以“水平-通道”“垂直-通道”交互方式来捕获不同的空间统计特性。其次,设计了一种递归稀疏自注意力机制,在线性复杂度下聚合代表性特征图,自适应选择权重分配,减少计算过程中的信息冗余。最后,基于标准多头自注意力机制和残差连接方式构建深层特征提取的基本单元,将获得的特征信息与浅层特征通过跳跃连接共同输入重建模块,完成超分辨率矿井图像重建。实验结果表明,笔者所提方法在客观评价指标和主观视觉分析上较现有主流算法均有明显提升。在矿井数据集的测试中,2倍和4倍缩放因子下的图像相似性(LPIPS)平均降低10.97%、9.91%,峰值信噪比(PSNR)平均提升4.10%、2.30%,证明了该方法在恢复矿井图像结构和纹理细节上的有效性。 展开更多
关键词 煤矿井下图像 分辨率重建 注意力机制 残差网络 递归算法
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图像序列的快速超分辨率恢复算法 被引量:4
19
作者 田岩 王志成 柳健 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期2074-2077,共4页
图像序列的超分辨率恢复是目前国际图像复原界的一个研究热点 .本文提出了一种基于分层机制的图像序列超分辨率恢复方法 .在将问题采用正则化方法变为适定问题后 ,提出了一种级联模板的快速运算方法 .
关键词 图像序列 分辨率 恢复算法 级联模板 图像复原 快速 恢复方法 正则化方法 分层 运算方法
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基于前向后向算子分裂的稀疏性正则化图像超分辨率算法 被引量:8
20
作者 孙玉宝 费选 +1 位作者 韦志辉 肖亮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1232-1238,共7页
提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型,模型中的正则项刻画了理想图像在框架系统下的稀疏性先验,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,同时分析了最优解条件.进一步,基于前向后向算子分裂法提出了求解... 提出了一种新的基于稀疏表示正则化的多帧图像超分辨凸变分模型,模型中的正则项刻画了理想图像在框架系统下的稀疏性先验,保真项度量其在退化模型下与观测信号的一致性,同时分析了最优解条件.进一步,基于前向后向算子分裂法提出了求解该模型的不动点迭代数值算法,每一次迭代分解为仅对保真项的前向(显式)步与仅对正则项的后向(隐式)步,从而大幅度降低了计算复杂性;分析了算法的收敛性,并采取序贯策略提高收敛速度.针对可见光与红外图像序列进行了数值仿真,实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性. 展开更多
关键词 分辨率 稀疏表示 前向后向分裂算法 邻近算子 阈值收缩
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