[發(fā)明專利]基于認(rèn)知正則化參數(shù)構(gòu)建的圖像超分辨率重構(gòu)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410108363.7
• 申請日: 2014-03-21
• 公開（公告）號: CN103871041A
• 公開（公告）日: 2014-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張愛新;金波;徐光耀;李建華;王芳;李生紅
• 申請（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T3/40
• 代理公司: 上海新天專利代理有限公司 31213
• 代理人: 張寧展

1.一種基于認(rèn)知正則化參數(shù)構(gòu)建的圖像超分辨率重構(gòu)方法，其特點(diǎn)在于，首先，對待處理的低分辨率圖像進(jìn)行分塊，利用人眼認(rèn)知理論，根據(jù)每一個(gè)圖像分塊的紋理特征，分別計(jì)算認(rèn)知正則化參數(shù)；然后，將構(gòu)建的認(rèn)知正則化參數(shù)引入到稀疏表示的求解過程中，再結(jié)合基于稀疏表示的重構(gòu)方法對所有分塊進(jìn)行超分辨率重構(gòu)；最后，重組所有分塊得到高分辨率圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于認(rèn)知正則化參數(shù)構(gòu)建的圖像超分辨率重構(gòu)方法，其特征是，該方法包括如下步驟：

1）輸入N×M大小的單幅低分辨率圖像Y₀，采用雙三次插值法將其放大a倍，即設(shè)a為期望的放大倍數(shù)，a為正整數(shù)且a>1，得到矩陣Y∈R^aN×aM；

2）對矩陣Y分塊提取特征，得到矩陣Y的特征向量集U{t₁,t₂,…,t_Q}，其中Q=a(N-4)*a(M-4);

3）計(jì)算矩陣Y每個(gè)分塊的認(rèn)知正則化參數(shù)λ_i，其中i=1,2,…,Q；

具體為：

3.1）依據(jù)人眼認(rèn)知理論，計(jì)算矩陣Y中每個(gè)像素點(diǎn)的紋理認(rèn)知模型系數(shù)：

3.1.1）對矩陣Y進(jìn)行小波變換，每一級小波變換會(huì)形成4個(gè)大小的子圖，分別是低頻近似分量L，垂直高頻細(xì)節(jié)分量H_v，水平高頻細(xì)節(jié)分量H_h，對角高頻細(xì)節(jié)分量H_d；

3.1.2）計(jì)算對比度圖像

C=Cv+Ch+Cd3]]>

其中，為垂直對比度，為水平對比度，為對角對比度；

采用步驟1）所述的雙三次差值法對C放大2倍，得到矩陣Y的對比度圖像C∈R^aN×aM；

3.1.3）計(jì)算構(gòu)造像素位置(k,s)處的認(rèn)知紋理模型系數(shù)Q_k,s，公式如下：

Qk,s=ρΣ(μ,η)∈neighborhood of(k,s)|Cμ,η||nk,s|Fμ,η]]>

其中，ρ為歸一化參數(shù)，使得紋理模型系數(shù)矩陣Q的取值范圍約定在[0,1]之間，neighborhood?of(k,s)表示(k,s)的鄰域，其定義為以像素點(diǎn)(k,s)為中心點(diǎn)，大小為(2δ+1)×(2θ+1)的矩形區(qū)域，δ、θ為正整數(shù)；|n_k,s|為(k,s)鄰域中小波系數(shù)的個(gè)數(shù)；C_μ，η表示位置(μ,η)處的亮度對比度，F(xiàn)_μ，η表示鄰域(2δ+1)×(2θ+1)內(nèi)的系數(shù)波動(dòng)度，其定義為：

Fμ,η=0.5Fμ,ηh+0.5Fμ,ηv]]>

其中，為水平波動(dòng)度，定義為：

Fμ,ηh=12δ+1Σm=μ-δμ+δΣn=η-θη+θ-1|Cm,n-Cm,n+1|Σn=η-θη+θ|Cm,n|]]>

為垂直波動(dòng)度，定義為：

Fμ,ηv=12θ+1Σn=η-θη+θΣm=μ-δμ+δ-1|Cm,n-Cm+1,n|Σm=μ-δμ+δ|Cm,n|]]>

3.2）計(jì)算每個(gè)分塊的認(rèn)知正則化參數(shù)λ_i，公式如下：

λi=1γ(1-1b2Σ(k,s)∈patchQk,s)]]>

其中，b²表示的是分塊大小，γ是調(diào)整因子；

4）遍歷特征向量集U{t₁,t₂,…,t_Q}，對每一個(gè)向量t_i（1≤i≤Q）設(shè)置其對應(yīng)的認(rèn)知正則化參數(shù)λ_i，求解稀疏表示，再進(jìn)行超分辨率重構(gòu)，得到對應(yīng)的高分辨率圖像的特征向量z_i，當(dāng)遍歷完所有的特征向量t_i后，就得到了重構(gòu)高分辨率圖像的分塊特征向量集V{z₁,z₂,…,z_Q}；

5）根據(jù)高分辨率圖像的分塊特征向量集V{z₁,z₂,…,z_Q}以及矩陣Y，重組得到高分辨率圖像Z‘；

6）采用迭代反投影法對高分辨率圖像Z‘進(jìn)行全局重構(gòu)，去除模糊和噪聲，得到優(yōu)化的高分辨率圖像Z；

7）輸出優(yōu)化的高分辨率圖像Z。