[發(fā)明專利]基于分形分析的圖像視頻超分辨率與增強(qiáng)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210273937.7
• 申請日: 2012-08-02
• 公開（公告）號: CN102831583A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許洪騰;楊小康;徐奕;翟廣濤
• 申請（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 上海漢聲知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及的是一種圖像和視頻處理技術(shù)領(lǐng)域的系統(tǒng)，具體是一種基于分形分析的圖像視頻超分辨率與增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)

隨著科技的進(jìn)步，越來越多以圖像和視頻為載體的信息以數(shù)字的形式呈現(xiàn)在我們面前，例如電影電視節(jié)目、游戲以及照片等等，為我們的生活帶來樂趣和精神享受。但是相比傳統(tǒng)的基于膠片的成像手段，客觀上數(shù)字成像技術(shù)在圖像分辨率上有所下降。不僅如此，由于拍攝過程中的干擾，傳輸帶寬的限制，成像設(shè)備的落后以及保存不善等原因，圖像和視頻在顯示過程中質(zhì)量下降，人眼的視覺感受也相應(yīng)地受到影響。在這些不良影響之中，圖像分辨率的下降對視覺的影響尤為明顯。

分辨率下降導(dǎo)致圖像的細(xì)節(jié)丟失，圖像變得模糊且過于平滑。為了得到更高的分辨率，很多針對圖像和視頻的超分辨率算法被提出。這些方法可以被分為兩類。一類是基于信號內(nèi)插的算法，例如傳統(tǒng)的雙線性內(nèi)插算法，以及Xiangjun?Zhang和Xiaolin?Wu在《IEEE?Transaction?on?Image?Processing》第17卷第6期的第887頁至第896頁發(fā)表的“Image?interpolation?by?adaptive2-d?autoregressive?modeling?and?soft-decision?estimation”提出的方法就是這類方法的代表。但是由于這類方法往往是基于信號分段線性的假設(shè)，所以不能很好地對圖像的邊緣和紋理部分進(jìn)行插值。為了改進(jìn)傳統(tǒng)內(nèi)插算法的結(jié)果，基于圖像統(tǒng)計(jì)特性的算法，即第二類算法被提出。這類算法以內(nèi)插算法的結(jié)果為初始值，以圖像的統(tǒng)計(jì)特征作為高分辨率圖像的先驗(yàn)知識，得到了更好的超分辨率結(jié)果。R.Fattal在《ACM?Transaction?on?Graphics》第26卷第3期的第95頁至第102頁發(fā)表的“Image?upsampling?via?imposed?edge?statistics”所提出的方法就屬于這類算法。但是這類算法的問題在于對于算法中的參數(shù)設(shè)定沒有依據(jù)，往往需要手動調(diào)節(jié)或是基于統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行訓(xùn)練。此外，這類方法對于圖像的亮度沒有約束，導(dǎo)致處理結(jié)果有過增強(qiáng)的危險(xiǎn)。

上述的兩類方法都存在缺乏理論依據(jù)，沒有良好模型作為基礎(chǔ)的缺點(diǎn)。為了更好的進(jìn)行圖像和視頻超分辨率增強(qiáng)，本發(fā)明提出一種基于分形分析的圖像及視頻超分辨率方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種基于分形分析的圖像及視頻超分辨率方法，該方法是根據(jù)分形維數(shù)和分形長度的定義，以分形維數(shù)和長度的尺度不變性為基礎(chǔ)的超分辨率方法，本發(fā)明參數(shù)可以根據(jù)圖像性質(zhì)自適應(yīng)調(diào)節(jié)，超分辨率結(jié)果結(jié)合尺度增強(qiáng)與紋理增強(qiáng)。

本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明包括以下步驟：

第一步、讀取一幅圖像或視頻中的某一幀，記為I。計(jì)算I的梯度Grad_ori。

第二步、對I進(jìn)行基于內(nèi)插的超分辨率處理，得到高分辨率圖像的估計(jì)值H'。

第三步、計(jì)算H'的梯度Grad_est。

第四步、分別通過Grad_ori和Grad_est計(jì)算I和H'對應(yīng)像素的分形維數(shù)D_ori，D_est和分形長度L_ori，L_est。

第五步、通過分形維數(shù)和長度的尺度不變性重新估計(jì)出高分辨率圖的梯度Grad_H。

第六步、以H'和Grad_H為約束，重新估計(jì)出高分辨率圖像

本發(fā)明的原理是，以圖像的像素點(diǎn)集為分形集，以像素對應(yīng)的梯度為分形集的測度計(jì)算出圖像中以對應(yīng)像素點(diǎn)為中心的塊的分形維數(shù)和長度，并根據(jù)分形維數(shù)的尺度不變性，對超分辨率問題進(jìn)行約束，結(jié)合傳統(tǒng)的內(nèi)插算法，分別對高分辨率圖像給出亮度域和梯度域的先驗(yàn)，有此得到超分辨率結(jié)果。此外，通過引入分形長度的尺度不變性這一約束，本發(fā)明提出的模型及方法還可以用于圖像和視頻的畫質(zhì)增強(qiáng)，尤其是紋理增強(qiáng)上。

附圖說明

圖1是雙線性內(nèi)插示意圖；

圖2是本發(fā)明方法的系統(tǒng)流程圖；

圖3是本發(fā)明算法中圖像處理過程的示意圖；

圖4是本發(fā)明灰度圖像超分辨率結(jié)果的比較圖；

圖5是本發(fā)明彩色圖像超分辨率結(jié)果的比較圖。

具體實(shí)施方式