基于变分的图像放大算法
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算法介绍下面补充这些算法都是什么意思,方便理解:ESRGAN算法ESRGAN是Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network的缩写,是一种基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率算法。
其主要思想是通过学习低分辨率(LR)图像与其高分辨率(HR)对应物之间的映射,来实现从LR图像到HR图像的映射过程,从而实现图像的超分辨率。
相较于传统的基于插值的超分辨率算法,ESRGAN 可以生成更加清晰、细节更加丰富的高分辨率图像。
ESRGAN的训练数据集通常包括低分辨率图像及其对应的高分辨率图像,其训练过程中通过生成器网络(Generator)和判别器网络(Discriminator)相互对抗,以提高生成器的超分辨率效果。
ESRGAN_4x是一种基于超分辨率技术的图像增强算法。
它是ESRGAN 算法的一种改进版本,可以将低分辨率的图像通过神经网络模型增强到4倍的分辨率。
ESRGAN_4x算法主要利用超分辨率技术中的单图像超分辨率重建方法,通过对低分辨率图像进行学习和训练,学习到图像的高频细节信息,然后将这些信息用于重建高分辨率图像。
相比于传统的插值方法,ESRGAN_4x算法在增强图像的细节信息和保留图像质量方面有了明显的提升。
LDSR算法LDSR是一种用于图像超分辨率的深度学习算法,其全称为"Deep Laplacian Pyramid Super-Resolution"。
LDSR算法通过学习图像的低分辨率版本和高分辨率版本之间的关系来实现图像的超分辨率。
LDSR算法采用了一种名为"深度拉普拉斯金字塔"的方法,该方法可以将原始图像分解为多个图像金字塔,以便更好地捕捉图像的细节和结构。
LDSR算法的核心思想是使用深度学习网络来学习输入图像的低分辨率版本与高分辨率版本之间的映射关系。
具体来说,LDSR算法将输入图像的低分辨率版本作为网络的输入,将高分辨率版本作为网络的输出,并训练网络以最小化两者之间的差异。
软件应用22 基于小波变换和变分的图像放大算法研究于 涛(陕西能源职业技术学院 陕西咸阳 712000)【摘要】想要图像得到最有效的放大,那么选择使用小波变换思想就可以实现,在实际工作中,有效的提出变分图像放大算法以及提出小波变换图像放大算法,同时完成上述算法的有效结合,上述结合使用的算法思想指的是首先完成一个用Besov 范数估计图像正则性变分泛函的有效构造,在上述的基础上选择对小波域中存在的最小化变分泛函进行引入,之后将图像放大。
在完成小波变换之后,促使高频分量含有非常丰富的细节边缘信息类型,所以在上述的基础上就可以完成高质量图像的构建。
同时引入小波,可以促使文中新算法可以具备以下几个特点:运行时间非常短,运行的速度非常快等。
这样一来相比传统形式的插值来说其完成放大图像的情况是不一致的,上述提到的算法主要的作用是在使用变分思想的基础上完成图像的放大。
在完成理论分析以及实验仿真之后得到,上述算法可以跟样条插值一样取得非常显著的放大效果。
【关键字】小波变换 变分 图像放大算法1、前言本次研究选取Chambolle 图像放大算法作为主要的基础,在估计图像正则性的基础上,可以将图像的全变差使用Besov 范数代替,在上述的基础上就可以完成一个新变分泛函的获取,在上述的基础上促使变分泛函的最大化,在上述的基础上就可以得到放大图像[1]。
在实际工作中,使用Besov 范数可以在使用小波系数序列范数基础上完成等价描述工作,在上述的基础上,在小波域中,可以转换泛函的最小化问题,可以使用迭代的方法来完成求解。
同时其收敛性证明也是迭代方法为基础做到的[2]。
还有一部分学者,在全变差图像放大算法的基础上达到运行时间非常长、速度非常慢的特征,而文中新算法是在小波域中进行求解,小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引人使得上述算法具有运行时间短、速度快的特点。
所以新算法能在比较短的时间内获得质量更好的放大图像。
基于偏微分方程的图像增强算法研究近年来,图像增强技术在计算机视觉领域中备受关注。
在数码相机、图像处理软件等各种各样的图像设备和应用程序中,图像增强技术越来越成为图像处理中不可或缺的一部分。
偏微分方程(Partial Differential Equation,简称PDE)是图像增强技术的一种重要应用方法,它可以对图像进行均衡化、锐化、噪声抑制等各种处理。
本文讨论了基于偏微分方程的图像增强算法的研究。
一、偏微分方程偏微分方程是数学分析中的一个重要分支,它描述了物理现象中的变化率。
偏微分方程与常微分方程的区别在于,偏微分方程中的未知函数是多个变量的函数,因此需要用多元函数的方法来求解。
在偏微分方程的解法中,常用的方法包括有限差分法、有限元法等。
二、偏微分方程在图像处理中的应用偏微分方程可以用于图像处理中的各个方面。
例如,广泛应用的双向扩散滤波器就是一种基于偏微分方程的图像增强算法,它可以用于图像去噪和细节增强。
双向扩散滤波器的数学模型可以表示为一个偏微分方程,通过数值方法求解得到图像的新像素值。
另一种基于偏微分方程的图像增强算法是非线性扩散滤波器。
非线性扩散滤波器的基本思想是通过限制像素点之间的扩散速度,达到图像平滑的效果。
这种算法可以去除图像的噪声,同时保留图像中的细节。
还有一种经典的基于偏微分方程的图像增强算法是大名鼎鼎的Perona-Malik模型。
Perona-Malik模型利用偏微分方程的差分算子去掉图像中的噪声,并且保留图像中的边缘和细节。
Perona-Malik模型被广泛应用于各个领域的图像处理中。
三、基于偏微分方程的图像增强算法的优缺点基于偏微分方程的图像增强算法可以通过数学模型进行精确控制,并且能够保留图像的细节和特征。
相比于其他图像增强算法,基于偏微分方程的算法具有以下优点:1. 具有良好的抗噪性能。
基于偏微分方程的滤波算法是一种非线性滤波算法,能够对噪声进行有效抑制,并且保留图像中的细节;2. 能够对多尺度的图像进行处理。
基于变分和小波变换的图像放大算法
冯象初;姜东焕;徐光宝
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2008(31)2
【摘要】为了更好地放大图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像放大算法.该算法的思想是先构造一个用Besov范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到放大图像.小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得文中新算法具有运行时间短、速度快的特点.与传统的插值放大图像不同,该算法是用变分的思想进行图像放大.理论分析和实验仿真表明,该算法能达到和样条插值同样的放大效果.
【总页数】6页(P340-345)
【作者】冯象初;姜东焕;徐光宝
【作者单位】西安电子科技大学理学院数学系,西安,710071;山东科技大学信息科学与工程学院,山东,青岛,266510;山东科技大学信息科学与工程学院,山东,青
岛,266510
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于小波变换和Cycle Spinning图像放大算法 [J], 刘婕;宋伟杰
2.基于加权抛物线插值与小波变换的图像放大算法 [J], 刘馨月;张宪超;周健
3.基于小波变换和高阶PDE的图像放大算法研究 [J], 马书红
4.基于小波变换与核回归的图像放大算法 [J], 张捷
5.一种基于小波变换的红外图像放大算法 [J], 程玉宝
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图像超分辨率增强算法及应用近年来,随着科技的不断发展,图像超分辨率技术也日益被广泛关注和应用。
众所周知,数字图像受限于其采样率和分辨率,其再现受到很大的限制,因此图像超分辨率技术应运而生,它可以通过一定的图像重构方法提高图像的分辨率,突破传统技术的局限,从而实现更加清晰的图像效果。
本文将探讨图像超分辨率增强算法及其应用。
一、图像超分辨率增强算法1.插值算法插值算法是一种最基本的图像超分辨率重建算法。
它可以基于原始低分辨率图像中的已知像素点,推算出未知像素的值。
插值算法通常分为最近邻插值、双线性插值等常见算法。
其基本流程为:将低分辨率图像进行放大后,使用一定的插值算法将像素值进行重新分配。
2.基于学习的方法学习方法即通过学习数据集中的高低分辨率图像,构建一个映射函数,来实现图像的超分辨率重建。
这种方法可以分为基于样本和基于非样本两种。
基于样本的方法通常采用插值方法来构建初始图像,然后通过对高分辨率图像和低分辨率图像对应的小图像块进行特征提取和匹配,来获得从低分辨率到高分辨率的映射函数。
基于非样本的方法则是基于优化算法,通过相邻像素间的关系,来构建一幅更加完整的高分辨率图像。
3.基于深度学习的方法近年来,基于深度学习的图像超分辨率增强算法也逐渐得到了人们的关注。
这种方法通过构建深度卷积神经网络模型,通过训练得到图片的高分辨率与低分辨率之间的映射关系。
该方法在提高分辨率同时还能保持图像质量等方面具有优势。
二、图像超分辨率增强应用场景1.视觉效果增强通过图像超分辨率算法,可以将低分辨率的图像通过重建提高分辨率,对图片进行优化改进,让图像更加细腻,让细节得以展现。
2.医学图像处理在医学领域,图像超分辨率技术可以帮助医生更加准确地诊断病情。
例如通过肺部卫星病变的CT图像,进行超分辨率处理后能够更加清晰地观察肺部微小结节和肺纹理。
3.视频增强在数字影像领域,图像超分辨率技术也可以用于改善低分辨率视频的画质,在增强视频显示效果、保证视频清晰度等方面都有较好的应用。
华南师范大学物电学院课程设计实验报告题目图像处理与编码姓名学号专业电路与系统基于分断线性变换的图像增强( 华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州 510006 )摘要:本文提出了一种基于区域分割的分段线性变换方法,将整幅图像分为不同的灰度段,并进行了不同的灰度处理,结合灰度直方图提供的有关灰度分布的统计信息和图像提供的空间位置信息,利用各灰度区间把图像分割成不同的区域,检验要增强的目标是否落在某灰度区间对应的图像区域内,从而加快了调整灰度区间的过程,提高了算法的执行效率,实验结果表明,在改善图像视觉效果方面,分段线性灰度变换的效果更加明显。
关键词:线性变换灰度直方图图像增强ABSTRACT:This paper proposes a piecewise linear transformation method based on region segmentation, gray level of the whole image is divided into different, and different grayscale processing, combined with the gray histogram of the gray level distribution of statistical information and image spatial location information, use each gray scale interval dividing the image into different areas, whether test to enhance target in a gray interval corresponding to the image area, so as to speed up the process of adjusting grayscale range, improve the execution efficiency of the algorithm, the experimental results show that in the aspect of improve image visual effect, piecewise linear gray level transformation effect is more obvious.KEYWORDS:Linear Transformation Gray histogram Image enhancement1 引言数字图像增强的首要目标是处理图像,以得到对具体应用来说视觉效果更好或更有用的图像。