[發明專利]一種超分辨率圖像重建方法及系統

有效

• 申請號: 201710488490.8
• 申請日: 2017-06-23
• 公開（公告）號: CN107292821B
• 公開（公告）日: 2019-09-10
• 發明（設計）人: 邵振峰;肖傲然;王中元
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

1.一種超分辨率圖像重建方法，其特征在于：包括以下步驟，

步驟a，對訓練影像庫中訓練影像的所有像素進行K均值分類，記錄聚類中心；對各訓練影像進行圖像分塊，基于聚類中心按照最小距離原則對所有訓練影像的圖像塊進行分類，記錄各圖像塊所屬類別；

步驟b，根據步驟a的圖像塊分類結果，分別求取每個類別C_k的聯合字典{D_h,D_l},k＝1,…,K，其中，D_h是高分字典，D_l為低分字典；

步驟c，對待重建的低分測試影像y進行分塊，并計算每個圖像塊與各聚類中心的距離，按照最小距離原則進行分類，自適應選擇相應類別的聯合字典進行稀疏建模，求解得到稀疏系數α^*；

步驟d，利用聯合字典和稀疏系數α^*，重建低分測試影像y中每個圖像塊y_i相應的高分辨率圖像塊得到整幅低分測試影像y相應的最優重建影像。

2.根據權利要求1所述超分辨率圖像重建方法，其特征在于：最小距離原則采用歐式距離實現。

3.根據權利要求1或2所述超分辨率圖像重建方法，其特征在于：步驟c中，設某圖像塊y_i屬于類別C_k，選擇相應的第k類聯合字典{D_h,D_l}，按照下述公式進行稀疏表達，

其中，α為稀疏系數，向量向量β是預設參數，矩陣P是提取當前圖像塊和先前重建的高分辨率圖像塊之間的重疊區域的矩陣，ω是當前圖像塊和先前重建的高分辨率圖像塊上的重疊區域的像素值，F是線性特征提取算子。

4.一種超分辨率圖像重建系統，其特征在于：包括以下模塊，

第一模塊，用于對訓練影像庫中訓練影像的所有像素進行K均值分類，記錄聚類中心；對各訓練影像進行圖像分塊，基于聚類中心按照最小距離原則對所有訓練影像的圖像塊進行分類，記錄各圖像塊所屬類別；

第二模塊，用于根據步驟a的圖像塊分類結果，分別求取每個類別C_k的聯合字典{D_h,D_l},k＝1,…,K，其中，D_h是高分字典，D_l為低分字典；

第三模塊，用于對待重建的低分測試影像y進行分塊，并計算每個圖像塊與各聚類中心的距離，按照最小距離原則進行分類，自適應選擇相應類別的聯合字典進行稀疏建模，求解得到稀疏系數α^*；

第四模塊，用于利用聯合字典和稀疏系數α^*，重建低分測試影像y中每個圖像塊y_i相應的高分辨率圖像塊得到整幅低分測試影像y相應的最優重建影像。

5.根據權利要求4所述超分辨率圖像重建系統，其特征在于：最小距離原則采用歐式距離實現。

6.根據權利要求4或5所述超分辨率圖像重建系統，其特征在于：步驟c中，設某圖像塊y_i屬于類別C_k，選擇相應的第k類聯合字典{D_h,D_l}，按照下述公式進行稀疏表達，

其中，α為稀疏系數，向量向量β是預設參數，矩陣P是提取當前圖像塊和先前重建的高分辨率圖像塊之間的重疊區域的矩陣，ω是當前圖像塊和先前重建的高分辨率圖像塊上的重疊區域的像素值，F是線性特征提取算子。