[發(fā)明專利]融合Cortex?A7的實(shí)時(shí)視頻超分辨率處理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410406695.3
• 申請(qǐng)日: 2014-08-18
• 公開（公告）號(hào): CN104200498B
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘇秉華;唐佳林;莊廣利
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)珠海學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T9/00
• 分類號(hào): G06T9/00
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司44205
• 代理人: 鄭瑩

1.融合Cortex-A7的實(shí)時(shí)視頻超分辨率處理方法，其特征在于：包括：

A、進(jìn)行視頻采樣，獲取低分辨率視頻幀并輸入到SOC片上系統(tǒng)中；

B、對(duì)低分辨率視頻幀依次進(jìn)行復(fù)雜度處理、特征向量提取和樣本集訓(xùn)練，從而得到需要進(jìn)行匹配的特征向量，所述樣本集采用高分辨率的高頻分量構(gòu)建而成；

C、根據(jù)需要進(jìn)行匹配的特征向量，采用改進(jìn)的基于聚類字典自學(xué)習(xí)及特征稀疏表示的超分辨率算法并結(jié)合SOC片上系統(tǒng)的編解碼技術(shù)，對(duì)低分辨率視頻幀進(jìn)行超分辨率處理，從而輸出高分辨率視頻幀流；

所述步驟C，其包括：

C1、構(gòu)建具備主特征改進(jìn)的基于聚類字典自學(xué)習(xí)及特征稀疏表示的超分辨率算法；

C2、根據(jù)需要進(jìn)行匹配的特征向量和構(gòu)建的超分辨率算法對(duì)低分辨率視頻幀進(jìn)行超分辨率處理，從而輸出高分辨率視頻幀流；

所述步驟C1，其包括：

C11、建立一個(gè)過完備數(shù)據(jù)庫；

C12、計(jì)算輸入的低分辨率視頻圖像塊的稀疏表示系數(shù)；

C13、計(jì)算低分辨率字典下的稀疏編碼系數(shù)和高分辨率字典下的稀疏編碼系數(shù)；

C14、根據(jù)低分辨率視頻圖像塊的稀疏表示系數(shù)、稀疏編碼系數(shù)、過完備數(shù)據(jù)庫中的高分辨率圖像庫和低分辨率字典重建出高分辨率視頻圖像塊；

C15、采用聚類算法和主成分分析法提取視頻圖像塊集合，然后采用K-SVD算法對(duì)高、低分辨率圖像塊集合進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練；

C16、根據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練的結(jié)果采用正交匹配追蹤法得到具備主特征改進(jìn)的基于聚類字典自學(xué)習(xí)及特征稀疏表示的超分辨率算法；

所述步驟C13，其具體為：

計(jì)算低分辨率字典下的稀疏編碼系數(shù)和高分辨率字典下的稀疏編碼系數(shù)，所述低分辨率字典下的稀疏編碼系數(shù)和高分辨率字典下的稀疏編碼系數(shù)的計(jì)算公式分別為：

其中，K_L為低分辨率字典函數(shù)，表示低分辨率圖像中的視頻流，ρ為矩陣范數(shù)的給定參數(shù)，表示經(jīng)過推導(dǎo)后理想的低分辨率字典函數(shù)約束項(xiàng)，ε是經(jīng)過特征處理后的復(fù)雜正則化參數(shù)，L為代替稀疏編碼的范數(shù)；

K_H為高分辨率字典函數(shù)，表示高分辨率圖像中的視頻流，表示經(jīng)過推導(dǎo)后理想的高分辨率字典函數(shù)約束項(xiàng)，H為代替稀疏編碼的范數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合Cortex-A7的實(shí)時(shí)視頻超分辨率處理方法，其特征在于：所述步驟C15，其具體為：

采用聚類算法和主成分分析法提取視頻圖像塊集合，然后采用K-SVD算法對(duì)高、低分辨率圖像塊集合進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，從而得到聯(lián)合訓(xùn)練的結(jié)果數(shù)據(jù)，所述聯(lián)合訓(xùn)練的結(jié)果數(shù)據(jù){K_H,K_L,δ,ω}為：

其中，N是高、低分辨率圖像塊聯(lián)合起來進(jìn)行訓(xùn)練后得到的列向量，

為高低分辨率聯(lián)合字典，w₁和w₂分別為通過訓(xùn)練后的高低分辨率視頻流的列向量的維數(shù)， δ＝[δ₁,δ₂,δ₃,δ₄,δ₅]為編碼系數(shù)矩陣，為解碼系數(shù)矩陣。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的融合Cortex-A7的實(shí)時(shí)視頻超分辨率處理方法，其特征在于：所述步驟C2，其包括：

C21、將需要進(jìn)行匹配的特征向量在字典數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行匹配，并判斷匹配是否成功，若是，則執(zhí)行步驟C23，反之，則執(zhí)行步驟C22；

C22、采用改進(jìn)的K值迭代算法對(duì)低分辨率視頻幀進(jìn)行聚類字典自學(xué)習(xí)，然后執(zhí)行步驟C23；

C23、根據(jù)約束項(xiàng)特征數(shù)系數(shù)，從過完備數(shù)據(jù)庫中找出高速訓(xùn)練字典庫，并融合SOC片上系統(tǒng)的視頻編解碼技術(shù)對(duì)低分辨率視頻幀進(jìn)行優(yōu)化集成處理，從而輸出高品質(zhì)高分辨率視頻流。