基于分块的自适应超分辨率算法

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基于内容自适应的视频超分辨率算法-SRVC

基于内容⾃适应的视频超分辨率算法-SRVC1. 介绍论⽂全名是《Efficient Video Compression via Content-Adaptive Super-Resolution》，作者全部来⾃⿇省理⼯计算机科学与⼈⼯智能实验室（MIT CSAIL），这篇论⽂主要是使⽤视频超分辨率（video super-resolution）技术来完成视频压缩任务，从⽽应⽤于视频的传输（节省带宽）。

2. 算法详解2.1 传统视频编码管线众所周知，将图像序列转成⼀个视频可以⼤⼤减少数据存储量（绝⼤部分情况）。

但是，⽣成的视频如果要在⽹络上传播的话会严格收到⽹络带宽的限制。

在固定带宽（固定传输速率）的情况下，使⽤更⾼的视频压缩算法（同时保证视频质量不损失，或者损失在⼀定范围内），可以传输更⾼分辨率的视频。

⽐如，1M的带宽，使⽤某个视频压缩算法只能传输480P的视频，在使⽤了更加⾼效的另外⼀个视频压缩算法，可以传输720P了。

⽬前常⽤的视频压缩算法有H.264、H.265等。

这⾥以H.265为例，其⼯作原理⼤致如下：在上⾯加⼊超分的思想，就是先把1080P的视频下采样⾄480P，压缩传过去解码后，再⽤超分变回1080P的视频，⼤致流程如下这样的好处是视频压缩算法真正要压缩的其实是480P的视频，所以传输的数据量会⼤⼤减少。

坏处则是传输者在下采样视频的时候其实已经丢掉了⼀部分信息，⽽接收者最后获得的1080P视频的质量很⼤程度上依赖于超分算法的选择。

超分算法可以使⽤最简单的Bicubic（双三次插值）。

Bicubic⽹上的资料很多，简单来说它跟bilinear（双线性插值）⼀样，插值的结果依赖邻域的像素，也就是可以⽤图像中的卷积来完成。

但是Bicubic的卷积kernel是固定的，这就很不科学。

“科学”来讲，kernel应该根据图像中的不同区域产⽣不同的变化。

此外，视频经过H.265编码、解码后，已经不是原来的视频了（因为H.265是有损压缩），所以超分的过程还需要尽量恢复这⾥丢失的信息。

超分辨率成像算法的优化及其实现

超分辨率成像算法的优化及其实现近年来，随着人们对图像处理的需求越来越高，超分辨率成像技术也越来越受到人们的关注。

超分辨率成像是指通过某种算法，在保证图像质量的前提下，将图像的分辨率提高到比原图像更高的级别。

这个技术在医学图像处理、视频监控、无人机拍摄等领域中有着广泛的应用。

然而，当前的超分辨率算法在图像质量和运算速度两个方面上仍存在很大的提升空间。

因此，进一步优化超分辨率算法并实现其效果是十分必要且有挑战性的。

一、超分辨率成像算法的优化目前，常见的超分辨率成像算法包括双线性插值法、最近邻法、插值法、自适应边缘保持插值法和基于深度学习的算法等。

其中，基于深度学习的算法在提高分辨率效果方面已经远远超越了传统算法。

然而，基于深度学习的算法仍有很多可以优化的地方。

1. 图像去噪处理：在超分辨率处理之前，需要对原始图像进行去噪操作，以保证处理出的图像在清晰度和细节方面都能获得良好的表现。

常见的去噪算法包括边缘保持滤波法、基于小波变换的去噪方法、高斯滤波等。

其中，基于小波变换的去噪方法能够更好地保留图像细节和边缘信息。

2. 图像重建：在超分辨率处理完成后，需要对处理后的图像进行重建操作，以修复由于超分辨率处理所产生的锐度、颜色失真等问题。

常见的重建算法包括基于统计分析的重建方法、基于卷积神经网络的重建方法等。

其中，基于卷积神经网络的重建方法能够更好地保留图像细节和颜色信息。

3. 方法整合与综合考量：在构建超分辨率成像算法时，需要对各种算法进行整合，综合考虑每个算法在提高图像质量以及保证运算速度方面的优点和不足。

另外，还需要考虑算法在不同环境下的应用问题，例如在不同光照条件下、画面运动或变化情况下等。

这些问题都需要在算法设计时进行综合考虑。

二、超分辨率成像算法的实现在超分辨率算法的实现中，计算效率是一个至关重要的问题。

常见的解决方案通常是使用GPU并行计算、优化算法实现等。

以下是一些常见的实现方法：1. 预处理技术：在处理大量数据时，预处理数据是提高算法效率的关键。

基于形态学边缘保持的自适应超分辨率重建

ｔｅｒｇｌｒｚｔｏｓｅｈｓｚｄｉｈｍｏｔｅｉｎ．Ｅｘｅｍｅｔｌｒｓｌｓｄｍｏｔａｅｔａｈｍｐｏｅｔｏｈｅｕａｉａｉｎｉｍｐａｉｅｎｔｅｓｏｈｒｇｏｐｒｎａｅｕｔｅｎｓｒｔｈｔｔｅｉｒｖｄｍｅｈｄｉｐｅｅｅｄｅｌａｅｎａｅｔｒｒｓｌｉｐｅｎｏｕｔｆｒｔｅｒｇｌｒｚｔｏｒｍｅｅ．ｒｓｒｓｅｇｓｃｅｒｒａｄｈｓｂｔｅｅｕｔｎｓｅｄａｄｒｂｓｏｈｅｕａｉａｉｎｐａａｔｒｖ
Ｋｙｗｒｓｓｐｒｅｏｔｎｅｏｄ：ｕｅ— ｓｌｉ；ｍｘｕｏｔｒｒｐｏａｉｔ（Ｐ；ｅｕａｚｄｒｕｏａｉｍａｐｓｉｉｒｂｂｌｙＭＡ）ｒｇｌｅｍｅｏｉｉｒ
０引言
超分辨率技术（Ｒ：ＳｐｒＲｓｌｔｎ ¨ 是指对一序列的低分辨率图像进行相关处理，得到较高分Ｓｕｅ－ｅｏｉ）ｕｏ
第２９卷第５期２１０１年９月
吉林大学学报（息科学版）信
ＪｕｎｌｆｉｎＵｉｒｔＩｆｍｔｎＳｉｃｄｔｎｏｒａｏｌｎｅｓｙ（ｎｏａｏｃｎｅＥｉｏ）Ｊｉｖｉｒｉｅｉ
Ｖ０．９ＮＯ５１２．
摘要：针对正则化ＭＡ（ｘｕｏｔｒｒＰｏａｉｔ）超分辨率算法重建结果细节不够清晰，正则化参数ＰＭａｉｍａＰｓｉｉｒｂｂｌｙｍｅｏｉ选取的鲁棒性较差，运算速度慢等问题，提出基于形态学边缘保持的自适应超分辨率算法。首先基于形态学定义边缘保持算子，该算子能随着迭代过程自适应调整；其次，将该算子作用于超分辨率重建的正则项，从而在图像的边缘区域加强约束重建，而在图像的平滑区域加强正则化。实验结果表明，改进算法的细节更加清晰，正则化参数的鲁棒性更好，运算速度更快。关键词：超分辨率；最大后验概率；正则化

超分辨率算法

基于学习的图像超分辨率算法林宙辰微软亚洲研究院，北京1001901 引言超分辨率（superresolution）算法是增强图像或视频分辨率的技术，它的目的是要使得输出的图像或视频的分辨率比任意一幅输入的图像或输入视频的任意一帧的分辨率都要高。

这里的“提高分辨率”意味着已有内容更加清晰或者用户能看到原来没有的细节。

在获取高质量的图像或视频比较困难或者代价比较昂贵的时候，使用超分辨率算法是很有必要的。

比如在视频监控（video surveillance）中，人脸所占的区域往往只有几十个像素；在遥感（remote sensing）中，超高分辨率器材的价格会远远高于一般分辨率器材的价格；而且用户对提高分辨率的需求没有止境。

超分辨率技术自Tsai和Huang [1] 1984年提出以来算法甚多，按照其主要原理大致可分为四类[2–4]。

第一类是基于插值的算法。

这类算法先把低分辨率图像配准（register）到要计算的高分辨率图像的格点上，然后运用非均匀插值（non-uniform interpolation）技术把高分辨率图像每一像素的值插值出来，最后再反卷积以进一步提高清晰度。

第二类是基于频率的算法。

这类算法利用了傅立叶变换（Fourier transform）空域上的平移对应于频域上的相移的性质，从具有不同相位的低分辨率图像的频谱中估计出高分辨率图像的频谱，然后做傅立叶反变换重构出高分辨率图像。

第三类算法是基于重构（reconstruction-based）的算法。

这类算法先是根据低分辨率图像和高分辨率图像之间的配准关系，得出每个高分辨率像素对每个低分辨率像素灰度值的贡献，由此得到一个联系高分辨率像素构成的矢量和低分辨率像素构成的矢量的线性方程组，再通过求解该线性方程组获得高分辨率图像。

第四类算法是近年来才涌现出来的新型算法，即基于学习的算法。

相比之下，前三类算法只是把图像作为信号来处理，而基于学习的算法更注重对图像内容和结构的理解，它利用和问题及数据相关的先验知识来提供更强的约束，因此经常能得到更好的结果。

图像超分辨率算法与硬件实现研究

图像超分辨率算法与硬件实现研究一、本文概述随着科技的发展和的深入应用，图像超分辨率（Super-Resolution, SR）技术已经成为了计算机视觉领域的一个研究热点。

该技术旨在从低分辨率（Low-Resolution, LR）的图像中恢复出高分辨率（High-Resolution, HR）的图像，以提供更清晰、更详细的视觉信息。

图像超分辨率算法与硬件实现研究，旨在探讨如何通过算法的优化和硬件的加速，提升图像超分辨率技术的效率和效果。

本文首先介绍了图像超分辨率技术的基本原理和发展历程，阐述了其在图像处理、视频监控、医学影像分析等领域的重要应用价值。

接着，文章重点分析了当前主流的图像超分辨率算法，包括基于插值的方法、基于重建的方法、基于学习的方法等，并对比了它们的优缺点。

在硬件实现方面，本文探讨了图像超分辨率技术在不同硬件平台上的实现方式，包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等，并分析了各自的优势和局限。

文章还讨论了如何通过硬件优化和并行计算技术，提高图像超分辨率算法的运行速度和效率。

本文展望了图像超分辨率技术的未来发展趋势，包括算法的创新、硬件平台的升级、应用场景的拓展等，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。

通过本文的研究，旨在为图像超分辨率技术的发展和应用提供有益的参考和启示。

二、图像超分辨率算法图像超分辨率（Super-Resolution，SR）算法是一类旨在从低分辨率（Low-Resolution，LR）图像中恢复出高分辨率（High-Resolution，HR）图像的技术。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，SR算法的研究取得了显著的进展，并在图像处理、计算机视觉和多媒体等领域产生了广泛的应用。

传统的SR算法主要基于插值和重建的思想，如双三次插值（Bicubic Interpolation）、双线性插值（Bilinear Interpolation）等。

这些算法简单易懂，但重建效果有限，难以恢复出高质量的HR图像。

基于空间自适应正则化的超分辨率重建算法

法充分考虑了图像的局部特性，引入了空间自适应加权矩阵，采用全局正则化参数与局部正则化参数矩阵相结合的方法，弥补了传统正则化方法所带来的正则化误差以及噪声放大误差。实验结果表明，算法能够有效地减少重建误差，该保护图像的
细节信息。
误差的产生均与图像的局部统计特征有关。为了减
少重建过程中的这两类误差，文在已有正则化重建本算法的基础上，入关于图像的局部统计特征，用引采
全局正则化参数和局部正则化参数图像边缘。
辨率技术始于２世纪６年代，ａｓＧｏｍｎ０ｏＨｒ和ｏｄａ提ｉｒ
Ｈａｇ先提出了在频域对多幅欠采样图像进行超ｕｎ首
分辨率图像重建。之后虽然很多学者在此基础上进
行了发展，域方法没能成为研究的主流；反超但频相
ＤＨｎ；ＦＸ＋凡＝１ … ，， Ⅳ
（）１
分辨率重建的空域方法却获得了很大的发展。空域
关键词
超分辨率
正则化
空间自适应
图像重建
中图法分类号
Ｔ３１４Ｐ９．；
文献标志码
Ａ
图像的超分辨率（ｕｅｅｏｔｎ，Ｒ）建技ＳｐｒＲｓｌｉＳ重ｕｏ术是指利用软件和信号处理的方法从一幅或者多幅
算子的逆算子而引入重建误差；２由于噪声，获（）图像得算子频谱零点以及正则化引入的重建误差；两类这
第１１卷
第３４期

超分算法原理

超分算法原理Super-resolution algorithm is a technique used in digital image processing to enhance the resolution of an image beyond its original quality.超分辨率算法是数字图像处理中的一种技术，用于提高图像的分辨率，使其超出原始质量。

One of the primary principles behind super-resolution algorithms is to use information from multiple low-resolution images to construct a single high-resolution image.超分辨率算法的主要原理之一是利用多个低分辨率图像的信息构建单个高分辨率图像。

By combining the finer details from different low-resolution images, the super-resolution algorithm is able to produce an image with enhanced sharpness and clarity.通过合并不同低分辨率图像中的细节，超分辨率算法能够产生具有增强锐度和清晰度的图像。

There are various approaches to implementing super-resolution algorithms, including interpolation-based methods, reconstruction-based methods, and learning-based methods.实现超分辨率算法的方法有很多种，包括基于插值的方法、基于重建的方法以及基于学习的方法。

Interpolation-based methods involve using mathematical techniques to estimate the missing high-frequency information in a low-resolution image.基于插值的方法涉及使用数学技术来估计低分辨率图像中丢失的高频信息。

图像处理中的图像超分辨率算法研究

图像处理中的图像超分辨率算法研究图像超分辨率算法是一种可以将低分辨率图像转化为高分辨率图像的技术。

在图像处理领域中，图像超分辨率算法有着广泛的应用。

本文将介绍一些常见的图像超分辨率算法，并对其进行研究和探讨。

一、图像超分辨率算法的概述图像超分辨率算法是指通过插值、重建等技术手段，将低分辨率图像增强为高分辨率图像的过程。

基于此目标，研究者们提出了许多不同的算法，包括插值法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。

二、插值法插值法是一种最简单的图像超分辨率算法，其主要思想是通过对低分辨率图像的像素进行插值，来增加图像的分辨率。

常见的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。

这些方法在一定程度上可以提高图像的清晰度，但是却无法从根本上提高图像的细节和边缘信息。

三、基于统计的方法基于统计的方法是一种常见的图像超分辨率算法，主要利用同一场景下的多张低分辨率图像的统计信息来重建高分辨率图像。

这类方法通常需要大量的训练样本，并采用一些数学模型来推断高分辨率图像中的详细细节。

然而，这种方法的计算复杂度较高，并且对训练样本的要求较高。

四、基于深度学习的方法近年来，随着深度学习的飞速发展，基于深度学习的图像超分辨率算法也逐渐受到研究者的关注。

深度学习算法通过构建深度神经网络模型，并结合大量的训练数据，可以自动学习并推断高分辨率图像中的细节信息。

这类方法在一定程度上提高了图像超分辨率的效果，但是也存在模型复杂度高、训练样本要求大等问题。

五、局部自适应超分辨率算法为了克服以上算法的局限性，局部自适应超分辨率算法被提出。

这类算法通过将图像分割为若干小块，并对每个小块进行超分辨率处理，然后再将处理后的小块拼接起来，从而得到整体的高分辨率图像。

这种算法结合了插值法和基于统计的方法，既能提高计算效率，又能保持较好的图像细节和边缘信息。

六、总结图像超分辨率算法是图像处理领域中一个重要的研究方向。

本文介绍了一些常见的图像超分辨率算法，并进行了研究和探讨。

超分辨率图像重建与恢复技术研究

超分辨率图像重建与恢复技术研究摘要：超分辨率图像重建与恢复技术是一项重要的图像处理技术，旨在通过从低分辨率图像中恢复出高分辨率细节，以提高图像品质和视觉体验。

本文将对超分辨率图像重建与恢复技术进行研究，探索其原理、方法和应用领域，为该领域的研究提供参考。

一、引言超分辨率图像重建是指通过从低分辨率图像中恢复出高分辨率细节，以增强图像的细节和清晰度。

在无损压缩、远程监控、卫星遥感等领域，高分辨率图像的获取和处理是至关重要的。

然而，受限于设备和成本等因素，获取高分辨率图像并不容易。

因此，超分辨率图像重建技术应运而生，旨在通过数学模型和算法，从低分辨率图像中推测出高分辨率细节，提供更清晰、更精细的图像。

二、超分辨率图像重建技术原理超分辨率图像重建技术主要基于两个原理：空间域方法和频域方法。

空间域方法通过图像局部块的自适应信息来揭示高分辨率图像中的细节，并将其应用于低分辨率图像，从而实现超分辨率重建。

典型的方法包括基于最小二乘法的投影寻踪超分辨率重建算法（LS-PTSR）、基于总变差的超分辨率重建算法（TVSR）等。

频域方法主要基于多帧图像细节的频率分布特征，通过在频域中进行细节增强和插值来实现超分辨率图像重建，例如基于小波域的超分辨率重建算法（WSR）、基于模糊混合的超分辨率重建算法（BHSR）等。

这些方法通过频域滤波和插值操作，可以在不同尺度上重建图像的高频细节。

三、超分辨率图像重建技术方法超分辨率图像重建技术方法主要可以分为两类：单帧图像超分辨率重建和多帧图像超分辨率重建。

1. 单帧图像超分辨率重建：该方法仅利用一张低分辨率图像进行重建。

常见的方法包括插值算法、边缘增强算法、基于统计学方法的图像重建算法等。

这些方法通过在低分辨率图像中寻找像素之间的相关性和规律，推测并插值出高分辨率图像的细节。

2. 多帧图像超分辨率重建：该方法利用多张低分辨率图像进行重建。

通过将多张低分辨率图像对齐并组合，可以提取多个角度和视角下的细节信息，从而达到超分辨率重建。

一种自适应的MAP超分辨率复原算法

Ｅｎｉｅｒｎｎｐｉａｉｎ．０７。３３：５３．ｇｎｅｉｇａｄＡｐｌｔｓ２０４（４）３ — ７ｃｏ
ＡｂｔａｔＰｏｏｅｎｉｇｓｐｒｒｓｌｔｎｌｏｉｍｈｔｔｋｓｎｏｃｏｎｎｃｕａｅｓｉｔｓｏｈｅｉｔｔｎｐｒｍｅｅｓｓｒｃ：ｒｐｓｓａｍａｅｕｅ — ｅｏｕｉａｇｒｈｔａａｅｉｔａｃｕｔｉａｃｒｔｏｔｅｔｍａｅｆｔｅｒｇｓａｉａａｔｒｒｏ
ａｄｈｐｉｔｐｅｄｆｎｔｎＴｅｅｎｃｕａｅｓｉｔｓｅｕｔｎｉｅｅｔｏｓｅｅｏａｈＬＷ— ｓｌｔｎＬｎｔｅ０ｎｓｒａｕｃｉ．ｈｒｉａｃｒｔｅｔｏｍａｅｒｓｌｄｆｒｎｎｉｅｌｖｌｒｅｃｏＲｅｏｕｉ（Ｒ）ｆａｓＩｉｆｆｏｒｍｅ．ｎ
Ｙ＝Ｚｒ＋ｌ（２）
Ｔａ和Ｈａｇｓｉｕｎ首先提出用多幅欠采样图像进行超分辨率复原的频率域方法Ｉ之后，７１。虽然一些文献在此基础上进行了改进和发展口但频域方法并没有成为研究的主流；１，相反，超分辨率复原技术在空域却得到了相当大的发展，相继产生了多种复
Ｅ－ｍａｌｗａｗｅ８２１ｉ：ｎｇｉ２１６＠ｍａｌｎｕ．ｄｕＣｉ．ｗｐｅ．Ｈ
ＷＡＮＧＷｅ。ｉＰＥＮＧＧｕｏ— ｕＺＨＡＯＣｏｇＡｄｐｉｅｕｅｈａ，ｎ．ａｔｓｐｒ－ｒｓｌｔｎｒｓｏａｉｎｍｅｈｄｂｓｄｖｅｏｕｉｅｔｒｔｏｏｔｏａｅｏＭＡＰＣｏｐｔｒｎ．ｍｕｅ

超分辨 omp算法

超分辨 omp算法
超分辨率（Super-Resolution, SR）是一种图像处理技术，旨
在将低分辨率图像转换为高分辨率图像。

OMP算法是一种压缩感知
重建算法，可以用于超分辨率图像重建。

下面我将从几个方面来回
答你关于超分辨率OMP算法的问题。

首先，让我们来谈谈超分辨率技术。

超分辨率技术可以通过使
用多个低分辨率图像来重建出高分辨率图像。

这种技术对于图像处
理和计算机视觉领域具有重要意义，因为它可以改善图像的质量，
提高图像的清晰度和细节，对于监控、医学影像和卫星图像等领域
有着广泛的应用。

其次，OMP算法是一种压缩感知重建算法，它可以用于超分辨
率图像重建。

OMP算法是一种基于稀疏表示的算法，它利用信号的
稀疏性来重建信号。

在超分辨率图像重建中，OMP算法可以利用低
分辨率图像的信息来重建出高分辨率图像，从而实现图像的超分辨
率处理。

此外，超分辨率OMP算法的实现通常包括以下几个步骤，首先，对低分辨率图像进行预处理，例如去噪处理和图像配准；然后，利
用OMP算法对预处理后的低分辨率图像进行稀疏表示；接着，利用稀疏表示的结果来重建出高分辨率图像；最后，对重建得到的高分辨率图像进行后处理，例如锐化处理和去马赛克处理。

总的来说，超分辨率OMP算法是一种有效的图像重建算法，它可以通过利用低分辨率图像的信息来重建出高分辨率图像，从而实现图像的超分辨率处理。

这种算法在实际应用中具有广泛的应用前景，可以为图像处理和计算机视觉领域带来更多的发展机遇。

超分辨率算法综述

超分辨率复原技术的发展The Development of Super2Re solution Re storation from ImageSequence s1、引言在图像处理技术中,有一项重要的研究内容称为图像融合。

通常的成像系统由于受到成像条件和成像方式的限制,只能从场景中获取部分信息,如何有效地弥补观测图像上的有限信息量是一个需要解决的问题。

图像融合技术的含义就是把相关性和互补性很强的多幅图像上的有用信息综合在一起,产生一幅(或多幅)携带更多信息的图像,以便能够弥补原始观测图像承载信息的局限性。

（图象融合就是根据需要把相关性和互补性很强的多幅图象上的有用信息综合在一起,以供观察或进一步处理,以弥补原始单源观测图象承载信息的局限性,它是一门综合了传感器、图象处理、信号处理、计算机和人工智能等技术的现代高新技术,于20 世纪70 年代后期形成并发展起来的。

由于图象融合具有突出的探测优越性,在国际上已经受到高度重视并取得了相当进展,在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事等方面都取得了明显效益。

从图象融合的目标来看,主要可将其归结为增强光谱信息的融合和增强几何信息的融合。

增强光谱信息的融合是综合提取多种通道输入图象的信息,形成统一的图象或数据产品供后续处理或指导决策,目前在遥感、医学领域都得到了比较广泛的应用。

增强几何信息的融合就是从一序列低分辨率图象重建出更高分辨率的图象(或图象序列) ,以提高图象的空间分辨率。

对图象空间分辨率进行增强的技术也叫超分辨率(super2resolution) 技术,或亚像元分析技术。

本文主要关注超分辨率(SR) 重建技术,对SR 技术中涉及到的相关问题进行描述。

）（我们知道,在获取图像的过程中有许多因素会导致图像质量的下降即退化,如光学系统的像差、大气扰动、运动、离焦和系统噪音,它们会造成图像的模糊和变形。

图像复原的目的就是对退化图像进行处理,使其复原成没有退化前的理想图像。

视频帧间分组及超分辨率重建的自适应性研究

视频帧间分组及超分辨率重建的自适应性研究杨海丽;黄洪琼【摘要】由于视频场景变化较快、配准误差、噪声、低分辨率图像数量不足等原因,会使传统基于压缩感知的采用视频帧固定分组形式的视频编解码器的重构效果较差,同时也使超分辨率重建出现病态问题.为解决这些问题,文章提出一种基于压缩感知的自适应帧图像分组的视频编解码器,同时又在超分辨率重建算法中提出了L 曲线的自适应时空正则化系数计算方法,可以自适应地计算正规化系数.由实验结果表明,该算法能够很好地解决上述问题从而重构出视觉效果良好的视频帧图像.%Due to the rapid changes in the video scene, registration error, noise, low-resolution images and other reasons, the reconstructed video frame effect of the traditional video codec based on compressed sensing using a fixed grouping mode for the video frame is poor ,and also make the super-resolution reconstruction appear ill-posed problems.In order to solve the above-mentioned problems, in this paper, an adaptive frame image grouping video codec based on compressed sensing is proposed.At the same time, an L-curve calculation method is proposed in the super-resolution reconstruction algorithm which can calculate the appropriate space-time regularization coefficient adaptively.The experimental results show that the improved algorithm can be used to reconstruct the ultra-high resolution images with good visual quality.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】4页(P49-52)【关键词】压缩感知;视频帧图像自适应分组;超分辨率重建;自适应时空正则化;L曲线【作者】杨海丽;黄洪琼【作者单位】上海海事大学信息工程学院,上海 201306;上海海事大学信息工程学院,上海 201306【正文语种】中文【中图分类】TP391.9随着人类精神生活需求的不断提高，一些高品质的数字图像、视频成为生活中不可或缺的部分，若是在处理这些含有海量信息数据的数字视频图像时，仍遵循奈奎斯特抽样定律就会出现采样数量过大的弊端，同时也会给信息存储和传输带来很大麻烦。

超分辨率算法综述

超分辨率复原技术的发展The Development of Super2Re solution Re storation from ImageSequence s1、引言在图像处理技术中,有一项重要的研究内容称为图像融合。

通常的成像系统由于受到成像条件和成像方式的限制,只能从场景中获取部分信息,如何有效地弥补观测图像上的有限信息量是一个需要解决的问题。

从图象融合的目标来看,主要可将其归结为增强光谱信息的融合和增强几何信息的融合。

增强几何信息的融合就是从一序列低分辨率图象重建出更高分辨率的图象(或图象序列) ,以提高图象的空间分辨率。

对图象空间分辨率进行增强的技术也叫超分辨率(super2resolution) 技术,或亚像元分析技术。

本文主要关注超分辨率(SR) 重建技术,对SR 技术中涉及到的相关问题进行描述。

图像复原的目的就是对退化图像进行处理,使其复原成没有退化前的理想图像。

MFC软件开发自适应屏幕分辨率方法研究

MFC软件开发自适应屏幕分辨率方法研究摘要：为满足某些场景下多元化的界面设计需求，需要对MFC软件界面进行优化，并且实现屏幕分辨率的自适应。

文章从控件的自绘和布局着手，研究MFC应用程序界面的优化方案，在不利用第三方插件的基础上，利用C++/MFC自带的功能，继承MFC类并定义或重写相关函数，实现了应用程序在不同分辨率屏幕下的自适应布局，以及适应软件运行时的屏幕分辨率调整，设计了不同于传统Windows应用程序风格的软件界面，为MFC程序开发和界面优化提供参考。

关键词：C++/MFC界面优化分辨率自适应一、概述MFC（Microsoft Foundation Classes，微软基础类库）是基于C++程序设计语言的应用程序框架和引擎,以C++类的形式封装了Windows的API [1]。

随着编程语言的发展和迭代，MFC逐渐被淘汰，并不再更新和修复，主要原因是入门门槛相对其他语言要高，对于同样完成一个任务代码量相对较多，且不能实现跨平台。

MFC具有的优势是浅封装，由于直接调用底层API函数，运行速度快，并且在开发其他领域的程序或使用第三方软件时，如工业控制类的程序，由于底层的程序都是用C/C++语言编写，使程序员能够更快的掌握该领域的编程技术[2-6]。

此外，由于封装了丰富的WinApi函数，可快速、便捷的进行调用，因此在Windows操作系统下进行软件开发，MFC仍具有较大的优势。

MFC预留了控件的重绘窗口，以满足用户对界面风格的修改需求。

一般地，可对控件和界面的颜色、字体进行修改，也可进行贴图，达到优化的目的。

文章主要以布局自适应、列表和按钮的派生类和方法重写为例，实现界面的简单优化，主要研究以下内容：自适应屏幕分辨率：在不同分辨率的屏幕中运行程序时，保持界面相对布局不变，各控件相对位置按设计的比例进行重新分布；在程序运行过程中，修改屏幕分辨率时，自适应界面和控件。

应用程序的尺寸调节和滚动：程序可调节界面尺寸，根据调节范围，设计滚动条，并响应滚动条事件。

基于权值的自适应正则化超分辨率算法

率图像中得到一张高分辨率图像。超分辨率重建最重要的步骤是图像配准和数据融合。图像配准在过去２０年得到高度重视，并有很多算法提出［２１１－０然而，包含局部区域运动的图像
关健词：超分辨率算法；图像配准；局部加权；自适应正则化；融合
Ｓｐｒｒｓｌｔｏｇｒｔｍｔａｔｖｇｌｒｚｔ０ｕｅ－ｅｏｕｉｎＡｌｏｉｈｗｉｈＡｄｐｉｅＲｅｕａｉａｉｎ
ＢａｅｎＷｅｇｔｓｄ０ｉｈ
摘要：不精确的配准参数会使图像重建结果不理想。为此，出一种基于权值的自提适应正则化超分辨率算法。自适应局部区域权值根据
该区域的可靠性进行自适应运算，用分水岭分割将参考图像分成不同区域，由此提升重建质量。对真实视频序列的实验结果证明该算法利
有效。
ＬＩＧａｇ，ＺＨＡＩＣｈｎｗｅ３ＤＡＩＭｉＵｎ，一ｕ．ｉ，ｎｇ
（．１ＣｈａｇｈｎｔｔｔｆｔｓＦｉｅＭｅｈａｉｓａｄＰｈｓｃ，ｉｅｅＡｃｄｍｙｏｉｎｅ，ａｇｈ３０３Ｃｈｎ；ｎｃｕｎＩｓｉｅｏｉ，ｎｃｎｃｎｙｉｓＣｈｎｓａｅｆｅｃｓＣｈｕＯｐｃＳｃｎｃｕｎ１０３，ｉａ
［ｙｗｏｄ｜ＳｐｒｅｏｕｉｎＳａｇｒｈｉｇｇｓａｏ；ｏａｗｅｇｔｇａａｔｅｅｕａｉａｏ；ｕｉｎＫｅｒｓｕｅ－ｓｌｔ（Ｒ）ｌｏｉｍ；ｍａｅｅｉｒｔｎｌｃｌｉｈｉ；ｄｐｉｇｌｒｔｎｆｓｏｒｏｔｒｔｉｎｖｒｚｉ

opencv中超分辨率算法

opencv中超分辨率算法“OpenCV中超分辨率算法”是一类图像处理算法，用于将低分辨率图像恢复为高分辨率图像。

这些算法在电视、视频监控、医学图像等领域都有广泛的应用。

本文将详细介绍OpenCV中常用的几种超分辨率算法，并讨论它们的工作原理和应用场景。

1. 什么是超分辨率算法？超分辨率算法是一种图像处理技术，用于增强图像的细节，提升图像质量，使低分辨率的图像能够拥有更高的清晰度。

超分辨率算法基于局部像素的特征和全局图像的结构，通过图像插值、边缘增强等技术，从低分辨率图像中恢复高分辨率图像的细节。

2. OpenCV中的超分辨率算法有哪些？OpenCV中包含了多种超分辨率算法，其中最常用的有插值算法、基于深度学习的算法和基于稀疏表示的算法。

2.1 插值算法插值算法是一种经典的超分辨率算法，常用的有双线性插值、双三次插值等。

这些算法通过在低分辨率图像上进行像素插值，生成高分辨率图像。

具体而言，双线性插值使用距离最近的四个像素点的加权平均值来估计目标像素的值，而双三次插值则使用距离最近的16个像素点的加权平均值。

插值算法简单高效，但对于较大的放大倍数，生成的高分辨率图像可能出现模糊和锯齿等问题。

2.2 基于深度学习的算法基于深度学习的超分辨率算法近年来得到了快速的发展。

这类算法利用深度神经网络从训练样本中学习图像的局部和全局特征，以预测像素的值。

其中比较有代表性的是SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）算法。

SRCNN通过多个卷积层和非线性激活函数构建了一个端到端的超分辨率网络，能够有效地提高图像的分辨率。

2.3 基于稀疏表示的算法基于稀疏表示的超分辨率算法假设图像的高分辨率表示可以通过低分辨率表示和一组稀疏的字典表示来生成。

具体而言，这类算法通过在低分辨率图像中找到与高分辨率图像中相似的图像块，并使用字典表示将其映射到高分辨率空间。

这种方法能够有效地恢复图像的细节，但在实际应用中，字典的构建和搜索过程比较耗时。

一种自适应视频图像超分辨率重构算法

一
种自适应视频图像超分辨率重构算法术
刘淼，曹汉强，李旭涛
（中科技大学电子与信息工程系，汉４０７）华武３０４
摘
要：依据图像局部二阶统计量能够反映图像区域变化的特性，以参考帧的局部方差为参数建立凸集投影算
性可以由图像的局部二阶统计量来反映，因此本文提出了依据
０引言
获取具有较高分辨率的序列图像满足人们视觉和心理的
需求是超分辨率重构技术的目的，而且该技术有利于提高机器模式识别的性能。使用超分辨率重构技术可以将几幅包含相
Байду номын сангаас
局部二阶统计量作为特征参数，该参数对噪声限幅，利用并实
ＨＵａ，Ｃｎｑａｇ，Ｌ —ａＭｉｏＡＯＨａ－ｉｎＩＸｕｔｏ
（ｅｔｆＥｅｔｎｃ＆ＩｏｍｔｎＥｇｎｅｉＨａｈｎｎｅｉＳｉｃＤｐ．ｏｌｒｉｃｏｎｒａｉｎｉｅｒｇ，ｕｚｏｇＵｉｒｔｏｃｎｅ＆死ｃＭ，Ｗｈｎ４０７，Ｃｉａｆｏｎｖｓｙｆｅ＾ｑｕａ３０４ｈｎ）
中图分类号：Ｔ９１７Ｎ１．３文献标志码：Ａ文章编号：１０－６５２０）８０８－３０１３９（０７０ — １１０
Ａｄｐｉｅａｇｒｔｍｏｕｅｅｏｕｉｎｒｃｎｔｕｔｏｆｖｄｏｉｇａｔｌｏｉｈｆｒｓｐｒｒｓｌｔｏｅｏｓｒｃｉｎｏｉｅｍａｅｖ

感知超分辨率算法及自适应机制

基于上下文的自适应机制
总结词
基于上下文的自适应机制主要是根据超分辨率图像所处的上下文环境来调整算法的参数或策略。
详细描述
这种机制通常需要考虑图像所处的场景、应用领域、文化背景等因素，并根据这些因素来调整超分辨率算法的参数或策略，以获得更符合应用需求和用户习惯的超分辨率结果。
04
CATALOGUE
感知超分辨率算法在视频处理中的应用场景
视频压缩与存储
利用感知超分辨率算法可以降低视频数据的压缩比，减少存储空间，提高视频数据的存储效率。
视频恢复与增强
通过感知超分辨率算法可以对视频进行恢复和增强，提高视频的清晰度和质量。
视频目标检测与识别
在视频处理中，感知超分辨率算法可以用于提高目标检测和识别的准确性和可靠性。
由于这些领域中经常涉及到对图像的细节和清晰度的要求，因此提高图像的分辨率和清晰度对于这些领域的研究和应用都具有重要的意义。
感知超分辨率算法的历史与发展
感知超分辨率算法的发展可以追溯到20世纪90年代，当时的研究主要集中在基于插值的方法上。
随着深度学习技术的快速发展，近年来，基于深度学习的感知超分辨率算法逐渐成为研究的热点。
THANKS
感谢观看
VS
详细描述
这种机制通常利用图像的纹理、边缘、色彩等特征，以及这些特征在空间和时间上的变化情况，来分析输入图像的内容，并根据分析结果调整超分辨率算法的参数或策略。
基于用户偏好的自适应机制
总结词
基于用户偏好的自适应机制主要是根据用户对超分辨率图像的偏好来调整算法的参数或策略。
详细描述
这种机制通常需要先对用户偏好进行学习或调查，然后将这些偏好融入到超分辨率算法中，以生成更符合用户喜好的超分辨率图像。

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关键词：超分辨率；多帧重建；自适应技术中图分类号：Ｔｇｌ３Ｐ９Ｎｌ，；Ｔ３１７文献标志码：Ａｄｉ０９９．ｓ．０— １．１．．３ｏ：１．６／ｓ１３５Ｘ２１９２３ｊｎ０００００ｉ
Ｂｌｃ－ａｅａｉｅＳｐｅｓｌｔｏｇｒｔｍｏｋｂｓｄＡｄｐｔｕｒＲｅｏｕｉｎＡｌｏｉｖｈ
根据自适应技术原理，可以得到如下估计：
（＝Ｗｓ（））（）１（）２
根据假设条件，令误差矢量为（：）
（＝ｆ一（｝Ｌ × ：Ｉ）ｆபைடு நூலகம்）（）Ｌ＝Ｋ
式中：ｆ长度为ＬＬ的列矢量，Ｉ为绝对值算子。引入误差函数４ｉ）为Ｉ２・ｌ（，有：）
Ｚ（＝［ —１１）（一１ｊｙ），， …Ｙｘ，，＋Ｋ一）（，１ｋ）（＋ｌ＋１＋１，Ｙ一七Ｙ一１ｋ１ＹｘＹ一，＋１…ｒＸ，，）该邻域中各像素装配为Ｙｋ］
长度为的列矢量，？￣ｔＬ。假设块中所有像素，在进行超分辨率重建时，有相同的权矩阵，即每个块＝８Ｌ￣２与权矩阵一一对应，据此建立加权矩阵ｗｓ，ＲＷｓ为ＩＬＬ的矩阵。Ｒ￣１２
（＝ｆ＜Ｅｆ（＞）（，ｆ））（）３
式中＜，为内积运算符。为了得到高分辨率图像，需要使误差函数ｆ＞）最小，则图像超分辨问题，转化为无
第３第９期８卷
鲜海滢等：基于分块的自适应超分辨率算法
ｌｌ２
约束最优化问题，即：
ｒｓｌｔｎａｇｒｈｗａｒｐｓｄａｄｔｅｓｅｏａｒｘｓｗａｅｕｅｒａｌ．ｅｓｚｆｍａｒｅｓｒｌｔｄｔｅｅｏｕｉｌｏｉｍｓｐｏｏｅ，ｎｉｆｏｔｈｚｍｔｅｓｒｄｃｄｇｅｔＴｈｉｅｏｔｉｓｗａｅａｅｏｔｉｙｘｈ
即低分辨图像中任意一个像素），经过超分辨率重建后，对应于高分辨率图像中一个大小为Ｌ￣２１Ｌ图像块，该图像块在高分辨率图像中的位置与低分辨图像中像素的位置一一对应。在图像处理中，采用自适应技术首要解决的问题是，邻域的选取。本文选用空、时三维邻域。令ｆ的邻域为）
分块策略，矩阵规模极大减小，且其规模与分块大小相关，而与原始序列大小无关，故能有效降低系统内存开销，
提高系统处理效率实验表明，传统多帧算法对运动估计的精度要求很高，而本文算法对此要求不高，在采用低
精度运动估计技术的条件下，本文算法性能要远远胜过传统多帧算法。因此本文算法更为适合实际工程应用。
ｗ２ｒｍｉ［（］ｐ＝ａｇｎ￣ｉ）
Ｒ
（）４
最终超分辨图像为
中第ｉ个区域，将高分辨图像ｘ中该区域的待估计的像素按照列矢量方式装配，即
Ｘ（＝［ｘ， …Ｘ（ｌ， …Ｘ（Ｉ，Ｌ —１，ｉ，．ｎｆｉＸ（））Ｙｘ＋Ｌ一１）Ｙｘ＋Ｌ一１＋２）Ｙ］＝１ … ，，）２ｍ为长度为Ｌ￣２矢量。１Ｌ的
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒａｄｅｓｄｔｅｍｕｔ— ａｕｅ－ｅｏｕｉｎｒｃｎｔｔｏ．Ａｏｅｌｃ —ａｅｄｐｉｅｓｐｒｓｒｃ：ｈｓａｅｄｒｓｅｈｌｆｍｅｓｐｒｒｓｌｔｅｏｓｒｉｎｉｏｕｃｎｖｌｂｏｋｂｓｄａａｔｕｅｖ
第３卷第９期８
２１０１年９月
光电工程
ＯｐｏＥｌｃｒｎｃＥｎｇｎｅｉｇｔ — ｅｔｏｉｉｅｒｎ
、ｏＩ３ＮＯ９，．８．．Ｓｅ，ｐｔ２０１１
文章编号：１０ — ０Ｘ（０１０一１９００３５１２１）９Ｏ１ — ５
３）低分辨序列中的噪声，为０均值高斯噪声。ｌ（
１１预处理．
前文假设，基准低分辨率序列仅存在亚像素平移，而实际的低分辨率序列可能存在很大的运动矢量，在进行超分辨率重建之前，有必要对低分辨率序列进行粗略的全域运动估计与补偿。选用块匹配技术进行
ｓｚｆｌｃ，ｎｄｐｎｅｔｆｔｅｓｚｆｓｑｅｃ．ｎｅｕｎｌ，ｔｏｌｅｕｅｔｅｍｅｏｃｐｃｔ，ｎｒｖｉｅｏｏｋａｄｉｅｅｄｎｉｅｏｅｕｎｅＣｏｓｑｅｔｉｃｕｄｒｄｃｍ￣ａａｉａｄｉｏｅｂｎｏｈｙｈｙｍｐｔｅｐｏｅｓｎｆｃｅｃ．Ｅｘｅｉｎｓｓｏｄｔａｈｓａｇｒｈｄｄｎｔｈｖｉｈｒｑｉｍｅｔｏｈｓｉｔｎｈｒｃｓｉｇｅｉｎｙｉｐｒｍｅｔｈｗｅｈｔｔｉｌｏｉｍｉｏａｅｈｇｅｕｒｔｅｎｎｔｅｅｔｍａｉｏ
基于分块的自适应超分辨率算法
鲜海滢ａ，傅志中ｂ，万群，徐进ｂ
（电子科技大学ａ．电子工程学院；
ｂ．通信与信息工程学院，成都６１３）１７１
摘要；本文主要研究序列图像超分辨率重建技术。本文提出了一种新的基于分块策略的超分辨率算法，由于采用
ＸＩｉｉｇ，Ｆｈ—ｈｎ “ ＡＮＨａ－ｎＵＺｉｏｇ，Ⅵ，ＮＱｕｙｚＡｎ，ＸＵＪｎｉ
（．ｃｏｌｆｌｔｎｃｎｉｅｉ；ａＳｈｏｏＥｅｒｉＥｇｎｒｇｃｏｅｎ
ｂＳｈｏｏｍｕｉｔｎａｄｎｏｍｔｎｎｔｅｒｇＵＳＣＣｅｇｕ１７１Ｃｉａ）．ｃｏｌｆＣｍｎｃｉｎＩｒａｉｇ’ ｅｉ，ＥＴ，ｈｎｄ１３，ｈｎｏａｏｆｏＥｎｎ６
Ｋｅｒｓｓｐｒｅｏｕｉｎｍｕｔｆａｃｎｔｃｉｎ；ｄｐｉｅｔｃｎｌｇｙｗｏｄ：ｕｅｓｌｔ；ｌ－ｍｅｒｏｓｒｔｒｏｉｌｅｕｏａａｔｈｏｏｙｖｅ
０引言
分辨率是成像系统最重要的指标之一，它表示了图像信息的详细程度。由于体积、重量、功耗等约束，以及传输信道容量的限制，在实际应用中，分辨率往往不能满足需求，图像超分辨技术应运而生。近年来，各国专家主要将研究重点放在多帧图像超分辨技术研究上。这类技术大致分为两类，一类是光学多通道采集技术；一类是序列图像处理技术。光学多通道采集技术包括：微扫描技术、亚像素拼接技术等。１８年，９４Ｔａ和Ｈｕｎｔ首次提出用低分辨率、欠采样图像序列生成高分辨率图像的思想，并给出了频域逼近的方ｓｉａｇｌ
法。当前主流序列超分辨技术包括三个大类：第一类是插值技术，包括小波插值Ｌ、三角网格插值等；２Ｊ第二类是重建技术，包括最大似然估计（）Ｊ最大后验概率估计（ＭＬ；ＭＡＰｐ；凸集投影（ＯＳ；基于正则）ＪＰＣ）Ｊ
ｐｅｉｉｎｏｔｎｐｒｍｅｅ．Ｉｓｉｔｎｐｅｉｉｎｗａｏｒｃｓｏｆｍｏｉａａｔｒｆｅｔｏｍａｉｒｃｓｏｓｌｗ，ｔｅｐｒｏｍａｃｆｔｅａｇｒｔｍｓｂｔｅｈｎｏｈｅｆｒｎｅｏｈｌｏｉｈｗａｅｔｒｔａ
约束的自适应技术等；第三类是基于学习的技术等。
收稿日期：２１４１；收到修改稿日期：２１７Ｏ０卜０ — ５０卜０一６
基金项目：国家自然科学基金（１７０３；中国博士后科学基金（００４１７）６０５１）２１０７６１
图１算法流程图
Ｆｇ１Ｆｏｃａｔｏｌｏｉｍｉ．ｌｗｈｒｆａｇｒｔｈ
假设低分辨序列中每一帧的大小都是 Ⅳ 像素，序列长度为，对序列各帧以相同方式分块，块的尺寸为ｍ￣ｎ像素。假设超分辨图像的放大因子为Ｌ￣２Ｌ，且ＬＩＬ＝￣２，则补偿后的低分辨率序列中第ｉ组像素Ｅ（＝［（，，）（，，）．，（，，＋Ｋ — ）ｉ，…．ｎｋｌ．ｉＹｘＹ后，ｘＹｋ＋１）ｙ … ＹｘＹｋ１，：１】２，，＝… ，ｍ，对应于高分辨图像
超分辨率重建之前的预处理。在观测到的低分辨序列中，选定一帧为标准帧，其它各帧对其进行运动估计与补偿，得到补偿后的低分辨率序列，ｋＩ－＝，… ，，为序列长度。