广东省科技计划工业攻关项目(2010A080402005)
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 相关作者：李展刘玉葆梁鹏张庆丰孟小华更多>>
- 相关机构：中山大学广东技术师范学院暨南大学更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进PCNN的昆虫羽翅图像修复
- 2011年
- 昆虫羽翅是一种结构比较复杂的纹理图像,目前的研究算法都是沿等照度线方向扩散信息,因而在修复线性结构的图像时效果较好,但在修复具有复杂结构的图像时效果不理想。提出了一种新的可以同时修复复杂结构和纹理细节的修复方法。结果表明,该方法对于昆虫羽翅的修复是有效的。
- 王敏琴
- 关键词：图像修复纹理分割脉冲耦合神经网络
- 多分辨率图像序列的超分辨率重建被引量：15
- 2012年
- 针对不同焦距下拍摄的多分辨率尺度的图像序列,本文提出了一种基于尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform,SIFT)和图像配准的超分辨率(Super resolution,SR)图像盲重建算法.首先提取图像SIFT特征点,然后用向量夹角余弦进行特征描述符向量的初匹配,并用随机抽样一致性(Random sample consensus,RANSAC)算法消除误匹配提高配准精度.计算变换参数后,将低分辨率图像(Low-resolution,LR)像素点映射到高分辨率(How-resolution,HR)网格,最后利用像素可信度加权算法填充缺失像素值,重建更高分辨率的图像.实验表明,本文算法能精确估计图像序列的缩放因子,可以有效处理仿射变换模型,对配准误差也具有一定的鲁棒性.算法从实质上提高了多分辨率尺度图像序列的分辨率,尤其在低分辨率帧数较少可用于重建的信息量严重不足时也能获得比较满意的重建效果.
- 李展张庆丰孟小华梁鹏刘玉葆
- 关键词：超分辨率重建尺度不变特征转换随机抽样一致性算法仿射变换
- 基于Keren配准和插值的快速超分辨率图像重建被引量：7
- 2011年
- 为提高图像超分辨率重建技术实时应用的可能性,增强其对配准误差的容忍度,提出了一种基于Keren配准和插值的快速鲁棒超分辨率图像重建算法.该算法将配准后的低分辨率图像根据变换参数映射到高分辨率网格上,再利用模板卷积迭代地填充缺失像素值,从而重建一幅高分辨率图像.将文中算法与非均匀插值法、凸集映射法、鲁棒的迭代后向映射法和结构适应的归一化卷积法4种超分辨率图像重建算法进行了比较.实验结果表明,文中算法对一定精度范围内的配准误差不敏感,在速度和重建效果上具有一定的优势,是一种有效、鲁棒和快速的多帧超分辨率图像重建算法.
- 李展韩国强陈湘骥廖秀秀
- 关键词：图像重建超分辨率插值卷积
