一種基于L 1/2 正則約束的超分辨率重建算法
發(fā)布時(shí)間:2021-07-09 03:22
為了提高重建圖像質(zhì)量,減少處理時(shí)間,提出一種基于L1/2正則約束的單幀圖像超分辨率重建算法.該算法在稀疏重建字典對訓(xùn)練階段,為了有效提取低分辨率圖像邊緣、紋理等特征細(xì)節(jié)信息,采用小波系數(shù)單支重構(gòu)方法對低分辨率圖像進(jìn)行特征提取;而在圖像重建階段,為了解決基于L1正則模型得到的解時(shí)常不夠稀疏,重建圖像質(zhì)量有待進(jìn)一步提高的問題,采用L1/2范數(shù)代替L1范數(shù)構(gòu)建超分辨率重建模型,并且采用一種快速求解的L1/2正則化算法進(jìn)行稀疏求解.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與現(xiàn)有算法相比較,該算法在重建圖像主觀和客觀評價(jià)指標(biāo)、算法運(yùn)行速度等方面均更優(yōu).
【文章來源】:華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017,45(06)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
圖1Girl圖像重建結(jié)果比較
圖4λ對重建結(jié)果的影響知:三種算法都是根據(jù)λ不同的取值得到的PSNR值,λ取值逐漸增大,得到的PSNR值也逐漸增大,不過增大的幅度逐漸減小,即在λ達(dá)到一定值后,隨著λ增大,PSNR值逐漸趨于穩(wěn)定.因此,為了明確表達(dá)本文算法效果,λ取值范圍為PSNR變化比較明顯的區(qū)域(0.01~0.15).在λ達(dá)到0.1之后,本文算法比文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[9]算法增加的幅度小,即λ取值對本文算法的影響較小,并且穩(wěn)定性增強(qiáng).3結(jié)語提出了一種基于L1/2正則約束的單幅圖像超分辨率重建算法.該算法在字典訓(xùn)練階段對訓(xùn)練樣本庫中的低分辨率圖像通過小波系數(shù)重構(gòu)方法進(jìn)行特征提取,得到比較全面的特征信息,從而增強(qiáng)細(xì)節(jié)表達(dá)能力.在圖像重構(gòu)階段,結(jié)合APG算法和半閾值算法,提出快速L1/2正則化算法來重建高分辨率圖像,提高重建圖像的質(zhì)量,減少了計(jì)算時(shí)間.通過與文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[9]算法進(jìn)行對比,本文算法不論在PSNR上,還是在RMSE上,都有顯著提高,并且時(shí)間相應(yīng)縮短.參考文獻(xiàn)[1]黃浩鋒,肖南峰.基于組稀疏表示的醫(yī)學(xué)圖像超分辨率重建[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015,42(S1):151-153.[2]魏士儼,顧征,馬友青,等.基于壓縮感知的月球探測器著陸圖像超分辨重建[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào),2013,32(6):555-558.[3]蔣建國,陳亞運(yùn),齊美彬,等.基于自相似性和稀疏表示的圖像超分辨率重建[J].光電工程,2015,42(12):7
算法、文獻(xiàn)[5]算法、文獻(xiàn)[9]算法的PSNR均值提高了1.17,0.182,0.05dB;RMSE的均值分別減少了1.01,0.13,0.05;平均重建時(shí)間比文獻(xiàn)[5]算法、文獻(xiàn)[9]算法分別減少了39.2%和6.8%.圖1~圖2分別給出了Gir等2幅圖像利用雙三次插值算法、文獻(xiàn)[5]算法、文獻(xiàn)[9]算法和本文算法重建的結(jié)果圖像.綜合圖1~圖2,雙三次插值算法僅使用了插值,其殘留的模糊最明顯;文圖1Girl圖像重建結(jié)果比較圖2Racoon圖像重建結(jié)果比較獻(xiàn)[5]算法得到的高分辨率圖像相對于插值圖像,細(xì)節(jié)部分比較清晰,但邊緣區(qū)域仍然存在少許鋸齒現(xiàn)象;文獻(xiàn)[9]算法超分辨率重建效果增強(qiáng),對比前兩種算法得到的圖像在細(xì)節(jié)和邊緣部分更加清晰,但是仍然存在部分模糊殘留.由圖1~圖2可知:與其他算法相比,本文算法的重建結(jié)果在邊緣和紋理結(jié)構(gòu)上更加清晰,高頻細(xì)節(jié)更加詳細(xì).因此,本文算法結(jié)果無論在客觀上還是主觀上都有一定的提高.對圖像進(jìn)行稀疏表示的超分辨率重建,得到的峰值信噪PSNR與最大迭代次數(shù)N、正則參數(shù)λ等都有關(guān)系.圖3和圖4以Racoon圖像為例,根據(jù)本文算法和文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[9]算法,通過λ值和N值變化得到PSNR值.由于雙三次插值算法并沒有訓(xùn)練字典,與λ和迭代次數(shù)沒有關(guān)系,因此圖3和圖4并沒有與雙三次插值算法進(jìn)行對比.圖3是固定λ=0.15不變,最大迭代次數(shù)按照2的倍數(shù)疊加得到的PSNR.圖4是固定最大迭代
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于PCA-KLFDA的小樣本故障數(shù)據(jù)集降維方法[J]. 趙榮珍,王雪冬,鄧林峰. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(12)
[2]基于自相似性和稀疏表示的圖像超分辨率重建[J]. 蔣建國,陳亞運(yùn),齊美彬,王超. 光電工程. 2015(12)
[3]基于進(jìn)化深度學(xué)習(xí)的特征提取算法[J]. 陳珍,夏靖波,柏駿,徐敏. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(11)
[4]基于組稀疏表示的醫(yī)學(xué)圖像超分辨率重建[J]. 黃浩鋒,肖南峰. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(S1)
[5]自適應(yīng)加權(quán)編碼L1/2正則化的圖像重建算法[J]. 查志遠(yuǎn),劉輝,尚振宏,李潤鑫. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2015(03)
[6]多正則化形式的超分辨率圖像重建[J]. 朱齊丹,孫磊,蔡成濤. 光電工程. 2015(01)
[7]基于自學(xué)習(xí)的稀疏正則化圖像超分辨率方法[J]. 李娟,吳謹(jǐn),陳振學(xué),楊莘,劉勁. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2015(01)
[8]基于多成分字典和稀疏表示的超分辨率重建算法[J]. 劉梓,宋曉寧,於東軍,唐振民. 南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
[9]基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法[J]. 陳莉. 陜西理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(01)
[10]基于壓縮感知的月球探測器著陸圖像超分辨重建[J]. 魏士儼,顧征,馬友青,劉少創(chuàng). 紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2013(06)
碩士論文
[1]一種快速求解L1/2正則化問題的新算法[D]. 謝林林.大連理工大學(xué) 2014
本文編號:3272915
【文章來源】:華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017,45(06)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
圖1Girl圖像重建結(jié)果比較
圖4λ對重建結(jié)果的影響知:三種算法都是根據(jù)λ不同的取值得到的PSNR值,λ取值逐漸增大,得到的PSNR值也逐漸增大,不過增大的幅度逐漸減小,即在λ達(dá)到一定值后,隨著λ增大,PSNR值逐漸趨于穩(wěn)定.因此,為了明確表達(dá)本文算法效果,λ取值范圍為PSNR變化比較明顯的區(qū)域(0.01~0.15).在λ達(dá)到0.1之后,本文算法比文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[9]算法增加的幅度小,即λ取值對本文算法的影響較小,并且穩(wěn)定性增強(qiáng).3結(jié)語提出了一種基于L1/2正則約束的單幅圖像超分辨率重建算法.該算法在字典訓(xùn)練階段對訓(xùn)練樣本庫中的低分辨率圖像通過小波系數(shù)重構(gòu)方法進(jìn)行特征提取,得到比較全面的特征信息,從而增強(qiáng)細(xì)節(jié)表達(dá)能力.在圖像重構(gòu)階段,結(jié)合APG算法和半閾值算法,提出快速L1/2正則化算法來重建高分辨率圖像,提高重建圖像的質(zhì)量,減少了計(jì)算時(shí)間.通過與文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[9]算法進(jìn)行對比,本文算法不論在PSNR上,還是在RMSE上,都有顯著提高,并且時(shí)間相應(yīng)縮短.參考文獻(xiàn)[1]黃浩鋒,肖南峰.基于組稀疏表示的醫(yī)學(xué)圖像超分辨率重建[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2015,42(S1):151-153.[2]魏士儼,顧征,馬友青,等.基于壓縮感知的月球探測器著陸圖像超分辨重建[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào),2013,32(6):555-558.[3]蔣建國,陳亞運(yùn),齊美彬,等.基于自相似性和稀疏表示的圖像超分辨率重建[J].光電工程,2015,42(12):7
算法、文獻(xiàn)[5]算法、文獻(xiàn)[9]算法的PSNR均值提高了1.17,0.182,0.05dB;RMSE的均值分別減少了1.01,0.13,0.05;平均重建時(shí)間比文獻(xiàn)[5]算法、文獻(xiàn)[9]算法分別減少了39.2%和6.8%.圖1~圖2分別給出了Gir等2幅圖像利用雙三次插值算法、文獻(xiàn)[5]算法、文獻(xiàn)[9]算法和本文算法重建的結(jié)果圖像.綜合圖1~圖2,雙三次插值算法僅使用了插值,其殘留的模糊最明顯;文圖1Girl圖像重建結(jié)果比較圖2Racoon圖像重建結(jié)果比較獻(xiàn)[5]算法得到的高分辨率圖像相對于插值圖像,細(xì)節(jié)部分比較清晰,但邊緣區(qū)域仍然存在少許鋸齒現(xiàn)象;文獻(xiàn)[9]算法超分辨率重建效果增強(qiáng),對比前兩種算法得到的圖像在細(xì)節(jié)和邊緣部分更加清晰,但是仍然存在部分模糊殘留.由圖1~圖2可知:與其他算法相比,本文算法的重建結(jié)果在邊緣和紋理結(jié)構(gòu)上更加清晰,高頻細(xì)節(jié)更加詳細(xì).因此,本文算法結(jié)果無論在客觀上還是主觀上都有一定的提高.對圖像進(jìn)行稀疏表示的超分辨率重建,得到的峰值信噪PSNR與最大迭代次數(shù)N、正則參數(shù)λ等都有關(guān)系.圖3和圖4以Racoon圖像為例,根據(jù)本文算法和文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[9]算法,通過λ值和N值變化得到PSNR值.由于雙三次插值算法并沒有訓(xùn)練字典,與λ和迭代次數(shù)沒有關(guān)系,因此圖3和圖4并沒有與雙三次插值算法進(jìn)行對比.圖3是固定λ=0.15不變,最大迭代次數(shù)按照2的倍數(shù)疊加得到的PSNR.圖4是固定最大迭代
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于PCA-KLFDA的小樣本故障數(shù)據(jù)集降維方法[J]. 趙榮珍,王雪冬,鄧林峰. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(12)
[2]基于自相似性和稀疏表示的圖像超分辨率重建[J]. 蔣建國,陳亞運(yùn),齊美彬,王超. 光電工程. 2015(12)
[3]基于進(jìn)化深度學(xué)習(xí)的特征提取算法[J]. 陳珍,夏靖波,柏駿,徐敏. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(11)
[4]基于組稀疏表示的醫(yī)學(xué)圖像超分辨率重建[J]. 黃浩鋒,肖南峰. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(S1)
[5]自適應(yīng)加權(quán)編碼L1/2正則化的圖像重建算法[J]. 查志遠(yuǎn),劉輝,尚振宏,李潤鑫. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2015(03)
[6]多正則化形式的超分辨率圖像重建[J]. 朱齊丹,孫磊,蔡成濤. 光電工程. 2015(01)
[7]基于自學(xué)習(xí)的稀疏正則化圖像超分辨率方法[J]. 李娟,吳謹(jǐn),陳振學(xué),楊莘,劉勁. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2015(01)
[8]基于多成分字典和稀疏表示的超分辨率重建算法[J]. 劉梓,宋曉寧,於東軍,唐振民. 南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
[9]基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法[J]. 陳莉. 陜西理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(01)
[10]基于壓縮感知的月球探測器著陸圖像超分辨重建[J]. 魏士儼,顧征,馬友青,劉少創(chuàng). 紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2013(06)
碩士論文
[1]一種快速求解L1/2正則化問題的新算法[D]. 謝林林.大連理工大學(xué) 2014
本文編號:3272915
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