[發(fā)明專利]基于稀疏編碼與組合映射的單幀超分辨率重建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710475747.6
• 申請(qǐng)日: 2017-06-21
• 公開（公告）號(hào): CN107341776B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 任坤;楊玉清;孟麗莎;孫光民;王普
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

1.一種基于稀疏編碼與組合映射的單幀超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步驟：

可分為兩大部分：一是離線訓(xùn)練部分；二是在線重建部分；

第一部分的離線訓(xùn)練，是對(duì)訓(xùn)練集中所有圖像的處理，提取出重建的預(yù)測(cè)映射信息；具體包括以下步驟：

步驟一、初步獲取具有對(duì)應(yīng)關(guān)系的高低分辨率訓(xùn)練圖像特征塊集合：根據(jù)降質(zhì)模型，由高分辨率圖像訓(xùn)練集降質(zhì)得到低分辨率訓(xùn)練集，并由低分辨率圖像插值得到中高分辨率圖像；隨后，對(duì)高分辨率圖像和中高分辨率圖像選擇不同方式的特征提取和分塊；

步驟二、塊擴(kuò)充：對(duì)特征提取之后分成的各塊，應(yīng)用90°、180°、270°旋轉(zhuǎn)算子進(jìn)行變換，將變換塊添加至初始特征塊之后，構(gòu)成特征更加豐富的特征塊訓(xùn)練集；

步驟三、塊變列，列降維：對(duì)特征訓(xùn)練集中每個(gè)高分辨率特征塊變換成一個(gè)列向量，同一樣本的中高分辨率不同特征塊變換成一個(gè)列向量，并應(yīng)用主成分分析PCA的方法進(jìn)行線性降維；

步驟四、求取聚類中心：根據(jù)第三步得到的不同分辨率特征向量，應(yīng)用k-svd字典訓(xùn)練方法，聯(lián)合訓(xùn)練得到不同分辨率的對(duì)應(yīng)原子；

步驟五、求取映射矩陣：以聯(lián)合訓(xùn)練得到的原子為聚類中心，由近鄰特征樣本為鄰域聚類；并根據(jù)最小誤差變換聚類樣本數(shù)目，由公式C＝w^Tv(vv^T+λI)^-1,v＝(X_lf^T1),w＝X_hf^T，可求得更精確的映射矩陣；

基于以上過程步驟，在線重建部分包括以下部分：

步驟六、低分辨率測(cè)試圖像預(yù)處理：其處理方法與低分辨率訓(xùn)練圖像集一致，參照步驟一、二、三；

步驟七、基于稀疏系數(shù)得到組合映射：由訓(xùn)練過程的聚類中心原子，通過OMP算法，計(jì)算每個(gè)測(cè)試特征塊的稀疏系數(shù)；將以稀疏系數(shù)為權(quán)重，與稀疏系數(shù)對(duì)應(yīng)原子的映射矩陣組合，得到與測(cè)試塊匹配的映射矩陣；

步驟八、簡(jiǎn)單重建：直接根據(jù)步驟七求得的映射矩陣與測(cè)試特征塊相乘得到高分辨率特征塊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于稀疏編碼與組合映射的單幀超分辨率重建方法，其特征在于，所述步驟五中為進(jìn)一步論述其映射關(guān)系由以下公式進(jìn)行推導(dǎo)：

其中，C為高分辨率特征塊X_hf與降維后的中高分辨率特征塊X_lf之間的對(duì)應(yīng)映射矩陣，1為與X_lf相同列數(shù)的全1行向量；由此限定：

其中，λ為平衡系數(shù)；為求取映射矩陣C，由以上公式進(jìn)一步推導(dǎo)可以得到：

為了求得更精確的映射矩陣，應(yīng)用誤差閾值，來循環(huán)迭代變換聚類鄰域求取映射矩陣；其限定約束可表示為：

其中，ε為限定誤差的閾值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于稀疏編碼與組合映射的單幀超分辨率重建方法，其特征在于，所述組合映射在計(jì)算時(shí)采用將稀疏系數(shù)作為權(quán)重，以聚類中求得的每一個(gè)映射矩陣為一個(gè)組合元素，匹配組合得到重建圖像所需要的映射關(guān)系：

C＝∑α_iC_i (10)

其中，α_i是插值后的中高分辨率測(cè)試特征量Y_lf稀疏表示后的第i個(gè)稀疏系數(shù)，C_i是稀疏系數(shù)中元素α_i所對(duì)應(yīng)的字典原子所形成聚類的映射矩陣，每個(gè)映射矩陣的計(jì)算方法遵循權(quán)利要求2中的映射關(guān)系；

重建高分辨率特征量；公式表征如下：

其中，Y_hf即為所求高分辨率特征量。