首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
为了能从单幅低分辨率图像中利用超分辨率技术重建出高分辨率图像,提出一种基于稀疏表示的改进算法。首先求出在低分辨率图像过完备字典上的稀疏表示系数,将稀疏表示系数与高分辨率图像的过完备字典相结合,得到高分辨率图像块,再联合输入的低分辨率图像块与生成的高分辨率图像块,求解出其在高低分辨率字典对上的稀疏系数,最后结合高分辨率图像字典,得到更加精确的高分辨率图像块。经仿真实验验证,该改进方法有效提升了重建图像质量,增强了重建图像的还原度。  相似文献   

2.
多帧图像超分辨率重建技术就是将一些变形、模糊、降采样的低分辨率图像进行融合,估计出一幅高分辨率图像,其步骤主要分为运动估计、插值处理、图像重建.本文采用Vandewalle配准方法将处理过的低分辨率图像序列映射到一幅高分辨率网格上,然后进行插值,最后结合小波变换和迭代方法进行图像重建,并采用小波阈值去噪方法进行去噪处理.实验结果表明:本算法能较好地提高图像的峰值信噪比,是图像重建的一种有效方法.  相似文献   

3.
为了改善实际交通环境中运动车辆车牌图像的质量,提出一种新的超分辨率重建方法,即通过融合低分辨率图像间的互补信息得到一幅高分辨率车牌图像.首先,在超分辨率重建正则化框架下引入梯度残差项作为一个梯度强制项来改善重建图像的质量.其次,为了提高重建算法的鲁棒性,用L1范数度量数据残差项和梯度残差项.最后,用最速下降法求解相应的最小能量泛函.模拟和实际视频图像序列的实验结果验证了所提方法的有效性和实用性,所提方法在重建图像的信噪比指标和视觉效果方面均优于双三次插值和DAMRF法.  相似文献   

4.
对于依赖于灵敏度矩阵的ECT系统,计算灵敏度矩阵时所设定的高、低相介电常数值影响系统图像重建的质量。工程上应用ECT系统监测某种介质分布时,经常会遇到介电常数未知的情况。本文利用仿真方法研究了介电常数未知时介电常数选择的方法。仿真实验表明,不论采用哪种介电常数组合,都会获得较好的实验重建结果,但是在高、低介电常数相差小时,典型分布重建图像的AE、SIE两项指标要优于其他几种组合。  相似文献   

5.
现有算法大多假设输入图像是不含有噪声的。但与实际情况相反,在生活中获得的图像多数是含有噪声的。本文对含噪图像的超分辨率重建问题进行研究,并提出一种可以快速实现的算法。首先,借鉴传统算法中高、低分辨率字典的训练方法,在此基础上将低分辨率图像块的纹理结构加入字典的训练过程。值得注意的是,这里的低分辨率图像块和高分辨率图像块具有相同的图像尺寸,前者是通过双立方插值得到的。其次,由于字典训练过程中使用的实例图像是不含有噪声的,因此面对不同程度噪声的输入图像并不需要重新训练字典。在重建过程中,通过使用稀疏字典的列原子作为匹配对象从而大大降低了计算成本,并对输入的特征向量和稀疏字典做了归一化处理,提高了精度。根据输入的特征向量和匹配对象的相似程度选择k个相似块,并通过权重限制模型完成对相似块的权值分配,从而重构出对应的高分辨率图像块。最后,通过加权平均重建了原始估计的高分辨率图像和去噪后的低分辨率图像,再将两幅重建图像与迭代反投影相结合,得到最终估计的高分辨率图像。在自然图像上验证了本文算法,并与先前报道的算法进行比较,其结果优于其他算法并具有较好的鲁棒性。  相似文献   

6.
针对由于现有条件下探测器分辨率低导致图像分辨率差的问题,提出了一种利用探测器错位采集低分辨率投影数据来重建高分辨率图像的方法,并进行了计算机仿真实验,结果表明该方法是行之有效的。  相似文献   

7.
不完全投影数据图像重建为降低照射剂量提供了一个新的解决方案。在K SVD字典学习算法中,由于选取K SVD算法中的初始化字典对训练得到的自适应字典构造有影响,因此通过引进一个稀疏初始化字典矩阵,使K SVD字典学习算法能更好地适应于稀疏图像重建。在此基础上,提出了一种基于改进的K SVD字典学习和SART重建算法相结合的图像重建算法。实验结果表明,该算法能够在投影数据不完备的情况下准确地重建出图像,同时保留图像的细节分量,提高重建图像的质量,尤其是可以减少由于投影数据不完备而造成的条状伪影现象。  相似文献   

8.
为解决高光谱图像中存在噪声、空间结构复杂和光谱信息复杂等问题,提高分类算法的噪音处理与空间识别能力,提出应用特征感知与协同表示的高光谱图像分类方法.首先运用自适应加权方式对图像进行重建;然后通过计算空间偏置矩阵,对空间特征进行感知,通过计算光谱偏置矩阵对光谱特征进行感知;最后根据误差最小原则确定测试样本的类别信息.在标...  相似文献   

9.
目的 :评价螺旋CT高分辨率扫描对支气管扩张诊断的可靠性 方法 :回顾和分析我院本年度经CT扫描确诊的支气管扩张的 2 0例病例 ,均采用螺旋CT高分辨率扫描 ,骨算法重建图像 结果 :支气管扩张的三种类型均得以很好显示 结论 :支气管扩张的高分辨率CT表现的高度特异性可取代传统支气管造影的检查方法  相似文献   

10.
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。  相似文献   

11.
提出了一种基于小波变换理论的超分辨率重建算法,即利用小波变换得到图像的高频和低频子带,结合非线性外推技术对高频子带进行处理,在增加高频子带信息量的同时进行迭代改进,并采用小波阈值方法进行去噪处理.实验结果表明:该算法能够克服以往插值算法的不足,如高频损失、细节模糊等,能很好地提高图像的峰值信噪比,是图像重建的一种有效方法.  相似文献   

12.
1 Introduction Electrical i mpedance tomography (EIT) is a non-in-vasive i maging technique with widespread applicationsin medicine and industry[1 ,2].In EITthe electric cur-rent is injected between all possible pairs of adjacentelectrodes , and voltage is measured among all otherelectrodes and a voltage reference electrode .Based onthese boundary measurements ,the internal resistivity(or conductivity) distribution of the body can be esti-mated using the boundary voltage based on various re-…  相似文献   

13.
In electrical impedance tomography (EIT) an approximation for the internal resistivity distribution is computed based on the knowledge of the injected currents and measured voltages on the surface of the body. Several difficulties have been identified in EIT, where the main problem is the low spatial resolution. This paper presents a fining mesh method based on finite element method (FEM), by fining the sensitive element, the most actual signal is obtained in certain electrode number. Newton-Raphson reconstruction algorithm improves the spatial solution of image. The advantages of this method are the improvement of spatial resolution and ease of implementation.  相似文献   

14.
由于低秩先验能够有效地学习图像数据的冗余和数据的全局结构,因此低秩约束在矩阵填充中得到广泛应用。以往的研究表明,低秩约束对张量恢复具有显著影响,这些工作往往通过Tucker秩解决,然而Tucker秩不能捕获张量的内在相关性。提出一种新的基于张量链秩1(Tensor-Train Rank-1,TTR1)分解的逼近张量核范数的邻近算子。低秩约束能够很好地捕获数据的全局结构,但不能利用可视化数据的局部平滑性,因此提出将张量低秩和全变分(total variation,TV)正则化相结合的超分辨率(super-resolution, SR)重建方法,充分利用图像冗余性、全局结构信息和图像局部平滑性,实现图像的SR重建。实验结果表明,相比于Tucker低秩和TV正则化模型(LRTV_SR),该方法在峰值信噪比指标上平均提高了0.2dB,充分验证了基于TTR1分解的张量低秩约束在超分辨率重建中更能保留彩色图像的全局结构特性。  相似文献   

15.
周围神经CT图像增强是周围神经三维重建中的基础环节,本文在分析高斯圆模型Hessian矩阵特征值特点的基础上,提出一种基于Hessian矩阵多尺度滤波的周围神经CT图像增强算法.实验证明该方法能够使似圆形周围神经区域得以增强,抑止其他非圆形区域的干扰,得到较好的周围神经增强图像,为后续的分割与三维重建奠定基础.  相似文献   

16.
主要对平面型场景图像的三维度量重建方法进行详细的研究阐释,提出了层次化的平面型场景图像三维度量重建方法。该方法不必对摄像机定标,首先根据平行线来计算图像平面的消失线得到仿射重建,然后在仿射平面上利用直线之间的已知相对长度、已知角度和相等未知角来计算圆点得到度量重建。  相似文献   

17.
基于数字移相全息的图像重构   总被引:3,自引:0,他引:3  
1IntroductionDifferent methods of holographic interferometry re-lated techniques have been used effectively for defectvisualisation in artwork diagnosis[1].Physical recon-struction of recorded wave fields though is of li mitedapplicability for on-field or…  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号