潘宗序
- 作品数：12 被引量：95H指数：6
- 供职机构：清华大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划北京市教育委员会科技发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率算法被引量：44
- 2014年
- 多尺度结构自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似结构,这种多尺度图像结构自相似性广泛存在于遥感图像中.本文提出了一种基于多尺度结构自相似性的单幅图像超分辨率(Super resolution,SR)算法,该算法结合了压缩感知框架与图像结构自相似性,利用非局部方法和基于图像金字塔的K-SVD字典学习方法,将蕴含在相同尺度和不同尺度相似图像块中的附加信息在压缩感知的框架下加入到重构图像中.本文算法的优势在于,它仅借助于单幅低分辨率图像自身所蕴含的信息,实现了空间分辨率的提升.实验表明,与CSSS算法和ASDSAR算法相比,本文算法更有效地提升了遥感图像的空间分辨率.
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- 关键词：超分辨率多尺度压缩感知
- 一种斜模式采样建模与超分辨率重建方法
- 本发明公开了一种斜模式采样建模与超分辨率重建方法，以实现高空间分辨率卫星遥感图像的重建，上述方法包括：将斜模式采样网格上的像元坐标系映射到高分辨率常规采样网格上的像元坐标系；在空间坐标系中，对斜模式采样的像元点进行三角剖...
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- 文献传递
- 基于同尺度结构自相似与压缩感知的单图像超分辨率方法
- 一种基于同尺度结构自相似与压缩感知的单图像超分辨率方法，首先将低分辨率图像进行插值获得准高分辨率图像；再将准高分辨率图像分成准高分辨率图像块，将每个准高分辨率图像块所对应的向量作为训练样本并组成样本矩阵，利用K-SVD字...
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- 文献传递
- 基于多尺度结构自相似与压缩感知的单图像超分辨率方法
- 基于多尺度结构自相似与压缩感知的单图像超分辨率方法，先设置高分辨率重构图像的初始估计值，设置迭代中止的误差，迭代最大的次数，根据图像的降质过程确定降采样矩阵和模糊矩阵，构建图像金字塔，并将其作为K-SVD方法的训练样本建...
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- 文献传递
- 基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法被引量：7
- 2014年
- 多尺度结构自相似性是指图像中的大量物体具有相同尺度以及不同尺度相似结构的性质.本文提出了一种基于多尺度非局部约束的单幅图像超分辨率算法,结合多尺度非局部方法和多尺度字典学习方法将蕴含在图像多尺度自相似结构中的附加信息加入到重建图像中.多尺度非局部方法在图像金字塔的不同层中搜索相似图像块,并利用多尺度相似图像块间的关系建立非局部约束项,通过正则化约束获取多尺度自相似结构中的附加信息;多尺度字典学习方法将图像金字塔作为字典学习的样本,通过字典学习使样本中的多尺度相似图像块在字典下具有稀疏表示形式,从而获取多尺度自相似结构中的附加信息.实验表明,与ScSR、SISR、NLIBP、CSSS、ASDSAR和mSSIM等算法相比,本文的算法取得了更好的超分辨率重建效果.
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- 关键词：超分辨率
- 基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法被引量：24
- 2015年
- 自适应字典学习利用图像结构自相似性,将图像自身作为训练样本,通过字典学习使图像中的相似块在字典下具有稀疏表示形式.本文将全局字典学习中利用图像库获取附加信息的思想融入到自适应字典学习的过程中,提出了一种基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法,从低分辨率图像自身与图像库同时获取附加信息.该算法对低分辨率图像金字塔结构中的图像块进行聚类,在聚类结果的引导下将图像库中的图像块进行分类,利用各类中的样本分别构建针对各类的多个字典,从而确定表达重建图像块的最优字典.实验表明,与Sc SR、SISR、NLIBP、CSSS以及m SSIM等算法相比,本文算法具有更好的超分重建效果.
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- 关键词：超分辨率
- 基于压缩感知与结构自相似性的遥感图像超分辨率方法被引量：7
- 2012年
- 本文提出了一种基于压缩感知、结构自相似性和字典学习的遥感图像超分辨率方法,其基本思路是建立能够稀疏表示原始高分辨率图像块的字典。实现超分辨率所必需的附加信息来源于遥感图像中广泛存在的自相似结构,该信息可在压缩感知框架下通过字典学习而得到。这里,本文采用K-SVD方法构建字典、并采用OMP方法获取用于稀疏表达的相关系数。与现有基于样本的超分辨率方法的最大不同在于,本文方法仅使用了低分辨率图像及其插值图像,而不需要使用其他高分辨率图像。另外,为了评价方法的效果,本文还引入了一个衡量图像结构自相似性程度的新型指标SSSIM。对比实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率重构效果和运算效率,并且SSSIM指标与超分辨率重构效果具有较强的相关性。
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- 关键词：压缩感知图像质量评价
- 基于同尺度结构自相似与压缩感知的单图像超分辨率方法
- 一种基于同尺度结构自相似与压缩感知的单图像超分辨率方法，首先将低分辨率图像进行插值获得准高分辨率图像；再将准高分辨率图像分成准高分辨率图像块，将每个准高分辨率图像块所对应的向量作为训练样本并组成样本矩阵，利用K-SVD字...
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- 文献传递
- 基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法被引量：13
- 2014年
- 光谱相似性是指高光谱图像中的大量像元具有相似光谱的性质.提出了一种基于光谱相似性的高光谱遥感图像超分辨率算法,利用遥感图像中广泛存在的结构自相似性提升图像的空间分辨率,利用高光谱图像的低维子空间性通过主成分分析降低光谱维数提高运算效率,利用具有相似光谱的像元构建光谱约束项保证重建图像光谱的准确性.该算法在将单波段图像超分辨率方法推广到处理具有数百、乃至上千波段的高光谱图像过程中,既保证了重建图像光谱的准确性,又具有较高的运算效率.实验表明,与双三次插值和基于稀疏表示与光谱正则化约束的高光谱图像超分辨率算法相比,该算法具有更高的空间分辨率提升能力和更好的光谱保真能力.
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- 关键词：超分辨率高光谱图像
- 基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法被引量：7
- 2015年
- 图像的空间分辨率受成像环境、硬件制造水平和成本等多方面因素的影响,存在一定的局限性.为了提高图像的空间分辨率,提出一种基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法.首先利用训练集构建与图像高低频分量对应的高低频码本,将高低频码本作为训练样本获取高低频字典;然后在初始重建图像中搜索目标图像块的相似图像块,利用相似图像块构建非局部约束项;最后通过求解含有非局部约束项的l0范数最小化问题获取目标图像块的稀疏表示系数,并利用高低频字典重建高分辨率图像块.该算法利用高低频字典表示目标图像块,而不是直接采用高低频码本,提高了算法的运算效率;利用相似图像块构建正则化约束项,提高了重建图像的质量.实验结果表明,与LLE,Sc SR和NARM等算法相比,文中算法取得的超分辨率重建效果更好.
- 潘宗序禹晶肖创柏孙卫东
- 关键词：超分辨率码本映射字典学习
