李民
- 作品数：9 被引量：111H指数：6
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- 发文基金：中国博士后科学基金国家重点基础研究发展计划青年科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于学习字典的图像修复算法被引量：7
- 2011年
- 多数图像修复方法主要是利用输入图像中的有效信息来填充待修复区域,可用先验信息有限,自适应性较差。研究提出一种新的基于学习字典的图像修复框架,核心思路是通过大量样本图像和输入图像的有效数据训练学习字典,建立样本图像特征块与原始数据块之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复。该方法既充分利用了样例图像的先验知识,又考虑了待修复图像本身的信息,提高了算法的自适应性。通过对自然图像进行大﹑小范围图像修复和文字去除实验,文中方法均取得较好的修复效果。
- 李民李世华乐翔李小文罗环敏
- 关键词：图像修复学习字典L1范数
- 增强稀疏编码的超分辨率重建(英文)被引量：2
- 2011年
- 本文提出一种基于稀疏字典编码的超分辨率方法。该方法有效地建立高、低分辨率图像高频块间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导基于稀疏字典的超分辨率重建。较超完备字典,稀疏字典对先验知识的表达更紧凑、更高效。字典训练过程中,本文选用高频信息作为高分辨率图像的特征,更有效地建立高、低分辨率图像块间的稀疏关联,所需的训练样本更少。优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算效率。采用自然图像进行实验,与其它基于学习的超分辨率算法相比,重建图像的质量更优。
- 李民程建乐翔罗环敏刘小芳
- 关键词：超分辨率
- 基于映射复支持度变换的多聚焦图像融合
- 2012年
- 针对支持度变换在多聚焦图像融合技术方面存在的不足,提出了基于软空间映射的复支持度变换的图像融合方法,该方法将图像信息(实数域)映射到其软空间的象(复数域),在此基础上进行支持度变换,既保留支持度变换已有的优点,又增加了图像的分解信息量,进一步提高了图像融合质量。实验结果表明在主观融合效果与客观评价指标方面与支持度变换相比均有一定提高。
- 尚赵伟张澜赵恒军李民
- 关键词：图像融合多聚焦图像
- 非局部学习字典的图像修复被引量：18
- 2011年
- 该文提出一种新的基于学习的图像修复算法。与经典的稀疏表示模型不同,该文将非局部自相似图像块统一进行联合稀疏表示,训练高效的学习字典,并使自相似块间保持相同的稀疏模式。该方法既确保自相似块投影到稀疏空间后也具有相似性,也较好地保留了自相似块间的相关性信息,更有效地建立了它们的联合稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复。该算法使用大量自然图像样本来训练初始的过完备字典,既利用了样本图像的先验知识,又充分考虑了待处理图像本身的相关信息,自适应性强。通过对自然图像进行大﹑小范围图像修复和文字去除实验,该文方法均取得不错的修复效果。
- 李民程建李小文乐翔
- 关键词：图像修复学习字典非局部
- 稀疏字典编码的超分辨率重建被引量：22
- 2012年
- 基于学习的超分辨率方法通常根据低分辨率图像从样本库中选取若干特征相似的匹配对象,再使用优化算法进行超分辨率估计,但其结果受匹配对象的质量限制,并且匹配特征一般只选择图像的几何结构信息,匹配准确性较低.提出了稀疏字典编码的超分辨率模型,将高、低分辨率图像特征块统一进行稀疏编码,建立高、低分辨率图像的稀疏关联,同步实现匹配搜索和优化估计,突破了上述方法的限制.应用形态分量分析法提取图像的特征数据,提高了特征匹配的准确性,并同步实现超分辨率重建和降噪功能.优化方法采用稀疏K-SVD算法以提高稀疏字典编码的计算速度.采用自然图像进行实验,与其他基于学习的超分辨率算法相比,重建所得到的图像质量更优.
- 李民程建乐翔罗环敏
- 关键词：超分辨率
- 一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法被引量：48
- 2011年
- 运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一。此类图像的复原很大程度上取决于对点扩散函数的准确估计。对于匀速直线运动的模糊图像,运动方向和模糊尺度是确定点扩散函数的两个关键参数。介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方向的思路、步骤;针对实际拍摄的模糊图像频谱中严重影响原算法的十字亮线现象,分析了其成因,并提出了一种改进算法。算法根据十字亮线的特性,采用频谱分块的思想以消除检测干扰。实验结果验证了算法的正确性和有效性。
- 乐翔程建李民
- 关键词：图像处理RADON变换点扩散函数
- 基于学习字典的图像类推方法被引量：2
- 2011年
- 提出一种基于学习字典的图像类推方法,较好地增强了图像类推的算法效率。先将样本图像对分块,统一进行稀疏编码,训练学习字典,以建立它们之间的稀疏关联,再将这种关联作为先验知识来指导图像类推。该方法主要有训练学习字典和类推重建两个过程。字典训练过程可离线实现,提高了计算速度,并且可实现大量样本的训练;在类推重建过程中,该方法将通用图像类推方法中的搜索、匹配过程转换为稀疏先验的线性优化问题,显著提高了算法的计算效率。通过纹理数值化、风格化滤波等图像类推实验,证明了方法是快速有效的。
- 李民程建汤万琼
- 关键词：图像类推学习字典L1范数
- 基于联合稀疏近似的彩色图像超分辨率重建被引量：6
- 2011年
- 针对常用的超分辨率(SR)算法中彩色图像的处理会出现彩色信息的丢失或处理结果色彩偏差较大的问题,提出基于联合稀疏近似(SSA)的彩色图像SR重建方法(SR-SSA)。将多通道数据进行联合稀疏编码(SC),并保证它们具有相同的稀疏性模式;同时考虑了彩色图像的各通道数据,并兼顾了它们之间的相关性,增强了先验知识的表达能力。本文方法有效地将高、低分辨率彩色图像特征块统一进行SC,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识指导图像的SR重建。通过自然图像实验,与其它常用的SR算法对比,SR效果有较好改善。
- 李民程建乐翔李小文
- 关键词：彩色图像处理LP
- 非局部联合稀疏近似的超分辨率重建算法被引量：7
- 2011年
- 该文结合联合稀疏近似和非局部自相似的概念,提出非局部联合稀疏近似的超分辨率重建方法。该方法将输入图像的跨尺度高、低分辨率图像块统一进行联合稀疏编码,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的超分辨率重建。该文方法保证跨尺度自相似集具有相同的稀疏性模式,能更有效地利用图像的自相似性先验信息,提高算法的自适应性。通过自然图像实验,与其它几种基于学习的超分辨率算法对比,超分辨率效果有较好改善。
- 李民李世华李小文乐翔
- 关键词：图像处理超分辨率非局部
