[發明專利]圖像處理方法和設備

有效

• 申請號: 201010257628.1
• 申請日: 2010-08-17
• 公開（公告）號: CN102375990A
• 公開（公告）日: 2012-03-14
• 發明（設計）人: 范偉;皆川明洋;孫俊;堀田悅伸;直井聰
• 申請（專利權）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 杜誠;郎曉虹

技術領域

本公開涉及圖像處理領域，具體而言，涉及圖像處理的方法和設備。

背景技術

在基于學習的圖像處理方法中，常常需要通過訓練大量圖像樣本來獲得圖像或圖像塊的訓練集合(或字典)，以備后續的圖像處理使用。例如，通過訓練大量的彼此對應的低分辨率和高分辨率圖像樣本，可以獲得包括多對彼此對應的低分辨率圖像塊和高分辨率圖像塊的訓練集合，這樣的訓練集合可以作為共現模型(Co-occurrence?Model)或字典而用于利用低分辨率的圖像來生成高分辨率圖像的圖像超分辨率應用中。

發明內容

在下文中給出關于本公開的簡要概述，以便提供關于本公開的某些方面的基本理解。應當理解，這個概述并不是關于本公開的窮舉性概述。它并不是意圖確定本公開的關鍵或重要部分，也不是意圖限定本公開的范圍。其目的僅僅是以簡化的形式給出某些概念，以此作為稍后論述的更詳細描述的前序。

根據本公開的一些實施方式，可以在包括從樣本圖像中提取的多個圖像塊的圖像塊集合中搜索每個圖像塊的一個或更多個近鄰圖像塊。這些一個或更多個近鄰圖像塊包括所述圖像塊集合中距離該每個圖像塊最近的一個或更多個圖像塊，從而形成該每個圖像塊的近鄰集。然后，可以保存所述圖像塊集合以及有關每個圖像塊的近鄰集的信息。

根據本公開的另一些實施方式，可以在包括從樣本圖像中提取的多個圖像塊的圖像塊集合中進行粗搜索，得到與查詢對象距離近似最近的圖像塊。然后，可以在粗搜索到的圖像塊的近鄰集中查找與所述查詢對象距離最近的一個或更多個圖像塊，作為所述查詢對象的一個或更多個最近鄰圖像塊。其中，粗搜索到的圖像塊的近鄰集可以包括所述圖像塊集合中距離該圖像塊最近的一個或更多個圖像塊。

附圖說明

參照下面結合附圖對本公開實施例的說明，會更加容易地理解本公開的以上和其它目的、特點和優點。附圖中的部件只是為了示出本公開的原理。在附圖中，相同的或類似的技術特征或部件將采用相同或類似的附圖標記來表示。

圖1是示出了根據本公開的一個實施例的圖像處理方法的示意性流程圖；

圖2是示出了根據本公開的另一實施例的圖像處理方法的示意性流程圖；

圖3是示出了根據本公開的一個具體實施例、在圖像塊集合中搜索每個圖像塊的近鄰集的方法的示意性流程圖；

圖4是示出了根據本公開的一個具體示例、將圖像塊集合遞歸分割成多個子集的過程的示意圖；

圖5是示出了根據本公開的一個具體示例的被組織成樹結構的圖像塊集合的示意圖；

圖6是示出了將圖像塊集合分割成兩個子集的實際分割面和理想分割面的示意圖；

圖7是示出了根據本公開的一個具體實施例來建立偽點列表的示意圖；

圖8是示出了根據本公開的一個實施例的圖像處理方法的示意性流程圖；

圖9是示出了根據本公開的另一實施例的圖像處理方法的示意性流程圖；

圖10示出了根據本公開的一個實施例的圖像處理設備的示意性結構框圖；

圖11示出了根據本公開的另一實施例的圖像處理設備的示意性結構框圖；

圖12示出了根據本公開的另一實施例的圖像處理設備的示意性結構框圖；

圖13示出了4幅圖像，其中(a)表示一幅低分辨率圖像，(d)表示實際拍攝的、與圖像(a)對應的高分辨率圖像，(b)表示利用雙線性插值方法生成的、與圖像(a)對應的高分辨率圖像，(c)表示利用根據本公開的實施例的方法或設備生成的、與圖像(a)對應的高分辨率圖像；及

圖14是示出了可用于實施根據本公開的實施例的計算機的示意性框圖。

具體實施方式

下面參照附圖來說明本公開的實施例。在本公開的一個附圖或一種實施方式中描述的元素和特征可以與一個或更多個其它附圖或實施方式中示出的元素和特征相結合。應當注意，為了清楚的目的，附圖和說明中省略了與本公開無關的、本領域普通技術人員已知的部件和處理的表示和描述。

圖1示出了根據本公開的一個實施例的圖像處理方法的示意性流程圖。其中，在通過訓練多個樣本圖像而提取到圖像塊集合(或稱為訓練集合或字典)之后，在圖像塊集合中搜索該集合中的每個圖像塊的近鄰圖像塊，從而生成每個圖像塊的近鄰集，以便于在后續的圖像處理過程中查詢使用。

如圖1所示，該方法可以包括步驟103和109。