[發明專利]一種序列圖像自適應正則超分辨率重建方法

無效

• 申請號: 201110167490.0
• 申請日: 2011-06-20
• 公開（公告）號: CN102231204A
• 公開（公告）日: 2011-11-02
• 發明（設計）人: 楊欣;唐庭閣;費樹岷;郭愛群;周大可
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

1.一種序列圖像自適應正則超分辨率重建方法，包括以下步驟：

步驟A、利用以下觀測模型對一幅高分辨率圖像進行退化處理，得到多幅低分辨率觀測圖像，

y_k＝H_kz+n_k，1≤k≤p，

式中，y_k表示第k幅低分辨率觀測圖像，z表示用于退化的高分辨率圖像，H_k為退化矩陣，n_k為加入的噪聲向量，p為圖像序列所包含的圖像幅數；

步驟B、利用迭代算法對圖像重建正則化目標方程優化求解，得到最終的高分辨率重建圖像；

其特征在于，所述圖像重建正則化目標方程如下式所示：

z^=argminz{||y-Hz||22+αAEN*||Qz||22},]]>

式中，為高分辨率重建圖像；y為序列低分辨率圖像，z為用于退化的模擬高分辨率圖像，H為降質模型矩陣，α為正則化參數，Q為正則化算子，AE_N為邊緣保持算子，且AE_N隨迭代過程按照以下方法自適應調整：

S1、對前次迭代獲得的模擬高分辨率圖像分別進行膨脹和腐蝕得到相應的灰度矩陣AE_d和灰度矩陣AE_e；若是首次迭代，則采用對低分辨率圖像插值的方法獲得模擬高分辨率圖像；

S2、用膨脹操作后的灰度矩陣AE_d減去腐蝕操作后的灰度矩陣AE_e并對其歸一化，得到一個能夠體現圖像不同形態成分的灰度矩陣AE；

S3、對于灰度矩陣AE中的各元素AE(x，y)，根據一預先設定的閾值分別進行如下處理，得到本次迭代的邊緣保持算子AE_N：

若AE(x，y)大于所述閾值，則將該元素縮小N倍；

若AE(x，y)小于所述閾值，則將該元素放大N倍。

2.如權利要求1所述序列圖像自適應正則超分辨率重建方法，其特征在于，所述倍數N隨迭代過程按照以下公式確定：

Nk+1=log(1αk+1(eηk)+r)+λ,]]>

式中，N_k+1為第k+1次迭代的算子倍數；α_k+1為第k+1次迭代的正則化參數；η_k為第k次迭代結果的誤差；e、r、λ均為修正參數。

3.如權利要求1或2所述序列圖像自適應正則超分辨率重建方法，其特征在于，所述閾值thresh的取值為所述灰度矩陣AE最大元素與最小元素的中值。