[發明專利]基于帶鄰邊樣例的圖像超分辨率方法

有效

• 申請號: 201410141448.5
• 申請日: 2014-04-03
• 公開（公告）號: CN103903241B
• 公開（公告）日: 2016-11-30
• 發明（設計）人: 端木春江;王澤思
• 申請（專利權）人: 浙江師范大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T3/40;G06K9/66
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1.一種基于帶鄰邊的超分辨率圖像放大的方法。本發明包括離線的處理過程和在線的處理過程。在離線的處理過程中，建立供超分辨率圖像放大所需的訓練數據庫。在在線的處理過程中，對任意給定的一幅圖像進行放大。在低分辨率的圖像塊的坐標為(x_L，y_L)處，所提出的帶鄰邊的樣例為從(x_L-m，y_L-m)到(x_L+N-m-1，y_L+N-m-1)區域的正方形的圖像塊，其大小為(N+2m)×(N+2m)。其所對應的高分辨率圖像塊為高分辨率圖像中從(2x_L，2y_L)到(2x_L+2N-1，2y_L+2N-1)區域的正方形的圖像塊，其大小為2N×2N。對于離線的建立數據庫的過程，先準備好大量的可供訓練的高分辨率圖像，所述方法包括：?

步驟1)根據高分辨率的圖，進行下采樣，得到低分辨率的圖，為提取樣例和其匹配的高分辨率塊做準備。令k=1(k=1表示是數據庫中的第一幅圖像，k是第幾個圖像的索引)。?

步驟2)對低分辨率的圖像進行初始的加邊處理。由于所提出的樣例是帶有鄰邊的，因此為處理方便，給整幅低分辨率圖像加個邊，邊的寬度和樣例中鄰邊的寬度相同。?

步驟3)令x_L=0，y_L=0，這里，(x_L，y_L)是低分辨率樣例上除了邊以后的左上角在低分辨率圖像中的坐標。?

步驟4)提取低分辨率圖像中從坐標(x_L-m，y_L-n)開始到(x_L+N+m-1，y_L+N+m-1)間的圖像塊，存儲到數據庫中。N×N為塊的大小，m為帶鄰邊樣例的鄰邊的寬度。本發明中選擇的塊的大小為4×4，帶鄰邊樣例的鄰邊的寬度為2。?

步驟5)令x_H=2x_L，y_H=2y_L，(x_H，y_H)為高分辨率圖像中和樣例匹配的塊的左上角在高分辨率圖像中的坐標。?

步驟6)提取低分辨率圖像中從坐標(x_H，y_H)開始到(x_H+2*N-1，y_H+2*N-1)間的圖像塊，存儲到數據庫中。這樣，就存儲了一對低分辨率塊(帶鄰邊的樣例)f_L(x_L，y_L，k)和高分辨率塊f_H(x_H，y_H，k)。其中帶鄰邊樣例的大小為(N+m)×(N+m)，相對應的高分辨率的匹配塊的大小為2N×2N。?

步驟7)令x_L=x_L+1，樣例在低分辨率圖像的左上角的橫坐標左移一個像素單位，以提取出下一個樣例。?

步驟8)若x_L≤W-N，則跳到步驟4)提取下一對低分辨率塊和高分辨率塊，?其中W為圖像的寬度。否則，這一行的樣例已提取完畢，將進行下一行樣例的提取。?

步驟9)令x_L=0，y_L=y_L+1，樣例左上角在低分辨率的圖上的坐標下移到下一行的開始處。?

步驟10)若y_L≤H-N，則跳到步驟4)提取下一對低分辨率塊和高分辨率塊，其中H為圖像的高度。否則；對當前圖像樣例提取過程進行完畢。?

步驟11)k=k+1，跳到步驟1)，對下一幅高分辨率圖像進行處理，直到對訓練庫中所有圖像都處理完畢。?

這樣，經過此離線的處理方法，就得到了可用于超分辨率處理的很多樣例和與此樣例匹配的高分辨率塊所組成的數據庫。?

對于在線處理過程，所述方法包括：?

步驟1)對初始的低分辨率圖進行處理，給低分辨率的圖像加個邊。在加邊的圖像上，應填充的四周的像素點上的像素值由其最鄰近的圖像中的像素值來確定。?

步驟2)令x_L=0，y_L=0，(x_L，y_L)為待放大塊的左上角在低分辨率圖像中的坐標。?

步驟3)在此位置上，計算低分辨率圖上、已放大的高分辨率的圖上，和訓練庫中第(x，y，k)個存儲的樣例、以及與此樣例對應的高分辨率塊，相對應的匹配差值SADE(x,y，k)。這個匹配差值的計算包括了低分辨率圖像上樣例和當前低分辨率圖像塊的差值、以及重疊區域的差值，也包括高分辨圖像上已放大塊和樣例對應的高分辨率塊之間在重疊區域的差值。同時，給邊緣像素點和非邊緣像素點不同的權值。?

確定邊緣像素點時利用了二維的二階拉普拉斯算子。?

步驟4)找到數據庫中最匹配的樣例和與此樣例對應的高分辨率塊。即，計算此位置上的?

其中，SX為訓練數據庫中所有樣例的索引所組成的集合。?

步驟5)令x_L=x_L+step_x，step_x為低分辨率圖上x軸方向上下一個塊跳動的距離，在本發明中step_x=2。由于step_x<N，這樣就構成了橫向的重疊區域。?

步驟6)跳到步驟4)，對下一重疊的塊找到數據庫中最匹配的圖像塊對，即最匹配的樣例和此樣例對應的高分辨率塊，直到x_L≥W-N。其中W為圖像?的寬度，N=4為一個低分辨率塊的寬度。?

步驟7)y_L=y_L+step_y，在本發明中step_y=2為低分辨率圖上y軸方向上下一個塊跳動的距離。由于step_y<N，這樣構成了縱向的重疊區域。?

步驟8)跳到步驟4)，對下一重疊的塊找到數據庫中最匹配的圖像塊對，即最匹配的樣例和此樣例對應的高分辨率塊，直到y_L≥H-N，N=4為一個低分辨率塊的高度。其中H為圖像的高度。?

步驟9)利用所找到的各高分辨率匹配塊，來確定高分辨率的圖像中的像素值。在高分辨率圖像上的重疊區域，主要利用加權平均的方法來獲得最終的高分辨率的像素值。?