[發(fā)明專利]一種圖像超分辨重建處理方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610812100.3
• 申請(qǐng)日: 2016-09-08
• 公開（公告）號(hào): CN107067367A
• 公開（公告）日: 2017-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐夢(mèng)溪;黃陳蓉;楊蕓;施建強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京工程學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T3/40
• 分類號(hào): G06T3/40
• 代理公司: 南京先科專利代理事務(wù)所(普通合伙)32285
• 代理人: 葉帥東

1.一種圖像超分辨重建處理方法，其特征在于，在對(duì)自適應(yīng)稀疏表示重建研究的基礎(chǔ)上，由圖像塊子集學(xué)習(xí)得到一系列對(duì)應(yīng)子字典，然后對(duì)每一重建圖像塊自適應(yīng)選取最優(yōu)子字典，引入非局部自相似性先驗(yàn)項(xiàng)，并利用雙邊濾波的思想對(duì)非局部自相似正則項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn)，在考慮像素灰度相似性的同時(shí)加入對(duì)像素空間位置距離的約束，對(duì)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，利用絕對(duì)差值和SAD來對(duì)像素結(jié)構(gòu)相似性進(jìn)行度量。

2.如權(quán)利要求1所述的圖像超分辨重建處理方法，其特征在于，利用自適應(yīng)稀疏表示進(jìn)行重建，即對(duì)于每一給定的圖像塊x_i自適應(yīng)選取最優(yōu)子字典φ_ki，所有φ_ki的集合即為高分辨率字典φ；

子字典的學(xué)習(xí)

(1)對(duì)高分辨率樣本庫圖像進(jìn)行分塊處理(大小為)，并將分塊中方差小的圖像塊篩選掉；

(2)經(jīng)過步驟1的處理，設(shè)共有M個(gè)圖像塊被選中，并將這M個(gè)圖像塊當(dāng)作訓(xùn)練集，記為S＝[s₁,s₂,...s_M]，選用圖像塊的高通濾波結(jié)果作為特征進(jìn)行聚類；采用K-均值聚類^[6]算法將高通濾波集S_h聚類成K類，從而S也被聚類成相應(yīng)的K個(gè)子集S_k，k＝1,2,...,K；

(3)由子集S_k學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)子字典φ_k，字典的構(gòu)造可通過下式得到：

(φ^k,Λ^k)=arg minφk,Λk{||Sk-φkΛk||F2+λ||Λk||1}---(11)]]>

上式是關(guān)于φ_k和稀疏表示系數(shù)矩陣Λ_k＝[α₁,α₂,...,α_K]的聯(lián)合優(yōu)化求解問題，為提高計(jì)算效率，利用PCA方法來學(xué)習(xí)子字典φ_k，即對(duì)S_k的協(xié)方差矩陣Ω_k進(jìn)行奇異值分解，得到一個(gè)正交變換矩陣P_k；依據(jù)重要性在P_k中選取前r個(gè)特征向量，由此組成字典φ_r＝[p₁,p₂,...,p_r]，則S_k關(guān)于φ_r的稀疏表示系數(shù)為那么，r的最優(yōu)值可以由下式確定：

r0=arg minr{||Sk-φrΛr||F2+λ||Λr||1}---(12)]]>

最終，由S_k學(xué)習(xí)得到子字典對(duì)每個(gè)S_k應(yīng)用上述過程進(jìn)行學(xué)習(xí)，那么最終就可以得到K個(gè)子字典；

子字典的自適應(yīng)選擇

重建過程中，對(duì)高分辨率圖像x的每一圖像塊xi自適應(yīng)選取其最優(yōu)子字典；這就要首先選定x的一個(gè)初始估計(jì)這里可選用低分辨率圖像y的雙三次插值結(jié)果，用表示的任一圖像塊，也即對(duì)應(yīng)xi的估計(jì)；利用圖像塊的高通濾波結(jié)果與每個(gè)子類的聚類中心μ_k的距離來進(jìn)行對(duì)應(yīng)子字典φ_ki的自適應(yīng)選擇；為避免噪聲的影響，選擇在μ_k的子空間中進(jìn)行的子字典的確定，記U＝[μ₁,μ₂,...,μ_k]，對(duì)U的協(xié)方差矩陣進(jìn)行SVD得到一變換矩陣；選用其前幾個(gè)特征向量，組成投影矩陣φ_c，在φ_c的子空間中進(jìn)行距離計(jì)算，則的子字典的自適應(yīng)選擇公式可表示如下：

ki=arg mink||φcx^ih-φcμk||2---(13)]]> 1

由上式，得到對(duì)應(yīng)的子字典φ_ki，自適應(yīng)選取的φ_ki的集合就是x對(duì)應(yīng)的全局稀疏字典φ，通過最小化目標(biāo)方程來更新x的估計(jì)值這樣，x自適應(yīng)選取的字典也隨之更新，一直迭代上述過程直到收斂，即為最終的重建結(jié)果x^*。