[發明專利]基于軟閾值編碼的快速圖像超分辨方法

有效

• 申請號: 201510493934.8
• 申請日: 2015-08-12
• 公開（公告）號: CN105118025B
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發明（設計）人: 岳波;王爽;焦李成;滑文強;劉紅英;羅萌;馬文萍
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心61205
• 代理人: 田文英,王品華

1.一種基于軟閾值編碼的快速圖像超分辨方法，其特征是，包括以下步驟：

(1)輸入待處理的低分辨圖像：

輸入一幅待處理的低分辨圖像，設定待處理的低分辨圖像的放大倍數為3；

(2)獲得待處理的低分辨圖像塊集：

對待處理的低分辨圖像進行大小為3×3像素的分塊，相鄰塊之間重疊1個像素，得到待處理的低分辨圖像塊集；

(3)獲得高和低分辨訓練圖像塊集：

(3a)輸入5幅高分辨訓練圖像，進行大小為9×9像素的分塊，相鄰塊之間重疊3個像素，得到Y個高分辨訓練圖像塊，其中200000≤Y≤300000；

(3b)輸入5幅低分辨訓練圖像，進行大小為3×3像素的分塊，相鄰塊之間重疊1個像素，得到Y個低分辨訓練圖像塊，其中200000≤Y≤300000；

(3c)從Y個高分辨訓練圖像塊中隨機抽取10萬個高分辨訓練圖像塊，相應地從Y個低分辨訓練圖像塊相同位置隨機抽取10萬個低分辨訓練圖像塊，得到高分辨訓練圖像塊集和低分辨訓練圖像塊集；

(4)計算高和低分辨字典：

(4a)輸入高分辨訓練圖像塊集和低分辨訓練圖像塊集，利用K-SVD的方法來初始化高分辨字典和低分辨字典；

所述K-SVD的方法初始化低分辨字典和高分辨字典具體步驟如下：

第一步，對高分辨訓練圖像塊集中的所有圖像塊和低分辨訓練圖像塊集中的所有圖像塊進行向量化，隨機抽取1萬個高分辨訓練圖像塊和與之相同位置的1萬個低分辨訓練圖像塊；

第二步，按照下式，初始化低分辨字典和高分辨字典：

min{||PQ-ABα||22}]]>

Subject to∀i,||αi||0≤T0]]>

其中，min{·}表示最小化操作，P表示1萬個高分辨訓練圖像塊，Q表示1萬個低分辨訓練圖像塊，A表示待求解的高分辨字典，B表示待求解的低分辨字典，α表示稀疏系數矩陣，表示2范數操作，Subject to表示||α_i||₀為求解min{·}的限制條件，表示稀疏系數矩陣的任意第i列，i＝1,...,10000，||α_i||₀表示第i列稀疏系數矩陣的0范數，T₀表示稀疏度控制系數，T₀＝10；

(4b)利用梯度下降的方法，按照下式，求解高分辨字典和低分辨字典：

min{||H-B·Sθ(ATL)||F2}]]>

其中，min{·}表示最小化操作，H表示高分辨訓練圖像塊集，B表示待求解的高分辨字典，S_θ(·)表示輸入為A^TL的軟閾值函數，θ表示閾值參數，θ＝0.02，A表示待求解的低分辨字典，T表示轉置操作，L表示低分辨訓練圖像塊集，表示矩陣的弗羅貝尼烏斯范數；

所述的軟閾值函數如下：

S_θ(g)＝max(|g|-θ,0)sign(g)

其中，S_θ(·)表示軟閾值函數，θ表示閾值參數，θ∈(10^-2,10^-1)，g表示軟閾值函數的輸入，max(·)表示取最大值操作，|·|表示絕對值操作，sign(·)表示符號函數；

(5)獲得高分辨圖像塊集：

(5a)按照下式，求解得到待處理的低分辨圖像塊集的軟閾值編碼系數：

Z＝S_θ(A^TX)

其中，Z表示待處理的低分辨圖像塊集的軟閾值編碼系數，S_θ(·)表示輸入為A^TX的軟閾值函數，θ表示閾值參數，θ＝0.02，A表示低分辨字典，T表示轉置操作，X表示待處理的低分辨圖像塊集；

所述的軟閾值函數如下：

S_θ(g)＝max(|g|-θ,0)sign(g)

其中，S_θ(·)表示軟閾值函數，θ表示閾值參數，θ∈(10^-2,10^-1)，g表示軟閾值函數的輸入，max(·)表示取最大值操作，|·|表示絕對值操作，sign(·)表示符號函數；

(5b)按照下式，求解高分辨圖像塊集：

K＝BZ

其中，K表示高分辨圖像塊集，B表示高分辨字典，Z表示待處理的低分辨圖像塊集的軟閾值編碼系數；

(6)獲得高分辨圖像：

按照陣列式掃描方式，依次將高分辨圖像塊放入各自對應的高分辨圖像位置中，得到高分辨圖像。