[發明專利]利用圖像塊分類稀疏表示與自適應聚合的圖像超分辨方法

有效

• 申請號: 201310033127.9
• 申請日: 2013-01-29
• 公開（公告）號: CN103150713A
• 公開（公告）日: 2013-06-12
• 發明（設計）人: 黃偉;肖亮;韋志輝
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T3/40;G06K9/62
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 唐代盛

1.一種利用圖像塊分類稀疏表示與自適應聚合的圖像超分辨方法，其特征在于包括字典學習階段和圖像超分辨重構階段，其中在字典學習階段，首先構建高分辨與低分辨圖像塊配對的訓練集，再對訓練集的圖像塊對進行分類，通過字典學習的方法對分類的圖像塊對進行學習，生成分類的過完備字典對；

在圖像超分辨重構階段，首先對輸入的彩色低分辨圖像的亮度分量進行分塊操作，利用分類稀疏表示的方法進行超分辨重構，得到初始化的高分辨圖像塊；其次對高分辨圖像塊按照重疊區域取平均值方法進行聚合，其公式為：

從而得到初始估計的高分辨亮度分量X；然后利用可操縱核回歸的方法計算初始估計的高分辨亮度分量X局部的權值矩陣A，同時利用非局部均值的方法計算初始估計的高分辨亮度分量X全局的權值矩陣B，將計算得到局部的權值矩陣A和全局的權值矩陣B進行圖像塊聚合，通過交替更新高分辨亮度分量X、矩陣A和矩陣B，直至滿足收斂條件則停止更新，否則，則對上述計算矩陣A和矩陣B的步驟進行循環；最后將亮度分量與利用雙立方插值放大的色度分量進行色彩融合，由YCbCr色彩空間轉換到RGB色彩空間，得到輸出的彩色高分辨圖像。

2.根據權利要求1所述的利用圖像塊分類稀疏表示與自適應聚合的圖像超分辨方法，其特征在于構建高分辨與低分辨圖像塊配對的訓練集，具體過程為：

1a)收集M幅高分辨圖像X_h，如果是彩色圖像，則將其轉換成灰度圖像，然后通過已知的模糊濾波器H和下采樣算子S得到低分辨圖像Y_l，公式為：Y_l＝SHX_h；

1b)對低分辨圖像進行雙立方插值生成與原圖大小一樣的圖像X_l，并將差分圖像E_h＝X_h-X_l作為細節圖像；

1c)將濾波器f₁＝[-1,0,1],f₂＝f₁^T,f₃＝[1,0,-2,0,1],f₄＝f₃^T分別與圖像X_l進行卷積，生成特征圖像，其中T代表轉置；

1d)訓練的高分辨圖像塊p_h和低分辨圖像塊p_l分別從細節圖像和特征圖像中抽取，得到N對像素位置一致的高分辨和低分辨圖像塊對集合P＝{p_h，p_l}。

3.根據權利要求1所述的利用圖像塊分類稀疏表示與自適應聚合的圖像超分辨方法，其特征在于M的取值范圍為[10，100]，N的取值范圍為[10⁴，10⁵]。

4.根據權利要求1所述的利用圖像塊分類稀疏表示與自適應聚合的圖像超分辨方法，其特征在于過完備字典對的生產過程為：利用K均值的方法對訓練集的圖像塊對集合P進行分類，得到K類的圖像塊對和K個聚類中心再利用K-SVD方法通過聯合學習的方法得到K對過完備的子字典對