[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
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及圖像處理中的超分辨技術，即對于給定的一個圖像，希望得到一個對此圖像進行放大的圖像，所得到的放大的圖像越清晰越好。此技術可以應用于放大互聯網上由于帶寬限制而存儲的小圖像等領域，有著廣闊的應用領域。

背景技術

國際上現今有兩類超分辨率方法。一類方法是基于插值的方法，另一類是基于樣例(example)的方法。其中，基于差值的超分辨率方法雖然比較簡單，復雜度較低，但是其得到的放大圖像一般比較模糊，圖像邊緣部分不清晰。為了克服這一缺點，人們提出了基于樣例的超分辨率方法。在此類方法中，分為兩個步驟。第一個步驟是建立圖像樣例數據庫，第二個步驟是基于樣例的圖像超分辨率的實現。在第一個步驟中，首先進行離線的訓練過程。此過程中，首先設法得到一批高分辨率的清晰圖像，然后對每一個高分辨率的圖像通過下采樣或濾波的方法得到對應的低分辨率的圖像。然后對低分辨率和高分辨率的圖像進行分塊處理，對低分辨率的圖像所劃分的塊的大小可以為4×4或者5×5等，對每一個在低分辨率圖像中的塊，可以在高分辨率的圖像塊中找到和其對應的塊。例如：如要求的放大倍數為2時，對每一個在低分辨率圖中的4×4大小的塊，在高分辨率的圖中都有一個8×8大小的塊和其對應或匹配。這樣，在低分辨率的圖像塊的大小為N×N時，低分辨率的圖像塊中的像素值組成一個集合：

q(x，y，k)={f_L(x，y，k，i，j)|x≤i≤x+N-1，y≤j≤y+N-1}

這里k表示訓練庫中的第k個圖像，(x，y)為圖像塊的左上角在低分辨率的圖像中的位置，f_L(x，y，k，i，j)為第k個低分辨率的圖像在(i，j)處的像素點的值。和集合q(x，y，k)所表示的低分辨率的圖像塊相對應，有一個高分辨率的圖像塊的像素值所組成的集合：

Q(x，y，k)={f_H(x，y，k，i，j)|2x≤i≤2x+2N-1，2y≤j≤2y+2N-1}

這里f_H(x，y，k，i，j)為第k個高分辨率的圖像在(i，j)處的像素點的值。然后，可以把每一個低分辨率的集合q(x，y，k)所表示的塊、其匹配的高分辨率的集合Q(x，y，k)所表示的塊、以及這種對應關系都存儲在樣例數據庫中。每一個存儲的低分辨率的塊可稱為一個樣例。在對訓練庫中每一個高分辨率的圖像都經過此處理后，可得到一個樣例數據庫，此數據庫描述了一大批低分辨率塊(樣例)、和其對應的高分辨率塊。

在訓練數據庫建設好之后，就可以對給定的不在訓練庫中的低分辨率的圖像進行在線的超分辨率處理。在此處理步驟中，首先把訓練庫中沒有的待放大的低分辨率的圖像進行分塊，塊的大小和樣例數據庫中的低分辨率的塊的大小一樣。即，若樣例數據庫中的樣例都為4×4大小的，那么，把待放大的低分辨率的圖像劃分為具有4×4大小的塊。然后，對每個待放大的塊，在樣例數據庫中找到最接近此待放大的塊的樣例。即對于待放大的塊中的像素所組成的集合

s(x₀，y₀)={g_L(i，j)|x₀≤i≤x₀+N-1，y₀≤j≤y₀+N-1}

首先計算待放大的塊和訓練庫中塊q(x，y，k)之間的絕對差值之和：