[發(fā)明專利]一種多譜段圖像全色銳化的輪廓波子帶自適應(yīng)細節(jié)注入方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710785887.3
• 申請日: 2017-09-04
• 公開（公告）號: CN107622479B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖亮;劉賢文
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 孟睿

1.一種多譜段圖像全色銳化的輪廓波子帶自適應(yīng)細節(jié)注入方法，其特征在于，步驟如下：

步驟1，對于一幅高H、寬W的高分辨率全色圖像P和一幅高H′、寬W′、波段數(shù)為B的低分辨率多譜段圖像M₀，將低分辨率多譜段圖像M₀的每個波段插值至全色圖像大小，記為插值多譜段圖像M；

步驟2，對全色圖像P和插值多譜段圖像M逐波段進行相同的非降采樣的輪廓波多尺度多方向分解，其中，圖像進行三層尺度分解，第1層尺度為無方向分解，第2、3層尺度為有方向分解，全色圖像P和插值多譜段圖像M的第l個波段的圖像經(jīng)分解，分別獲得低頻子帶P_L、方向子帶P_k,m、和高頻子帶P₁、l＝1,2,3,..B，k代表分解尺度，m代表分解方向，k＝2,3，k＝2時m＝1,2,..4；k＝3時m＝1,2,..8，下標(biāo)_L代表圖像的低頻子帶；

步驟3，插值多譜段圖像M分解后，分別將各個波段的低頻子帶在相同尺度與方向上的方向子帶P_k,m以及高頻子帶按照原來波段的順序重新組合，構(gòu)造低頻子帶多譜段圖像M_L、方向子帶多譜段圖像M_k,m和高頻子帶多譜段圖像M₁，k＝2,3，k＝2時m＝1,2,..4；k＝3時m＝1,2,..8，

步驟4，對全色圖像方向子帶P_k,m和方向子帶多譜段圖像M_k,m逐波段退化，構(gòu)造退化的方向子帶全色圖像和退化的方向子帶多譜段圖像k＝2,3，k＝2時m＝1,2,..4；k＝3時m＝1,2,..8；

步驟5，在退化尺度下使用回歸估計方法，求解方向子帶多譜段圖像的細節(jié)注入增益參數(shù)和平均亮度加權(quán)參數(shù)計算公式如下：

其中，和分別表示退化的方向子帶多譜段圖像的第l個和第n個波段的圖像，||·||_F為矩陣的F范數(shù)，l＝1,2,3,..B，B為波段數(shù),和分別是細節(jié)注入增益和平均亮度加權(quán)參數(shù)的估計值；

步驟6，對插值尺度下的所有方向子帶多譜段圖像M_k,m和高頻子帶多譜段圖像M₁逐波段使用不同的融合方法進行細節(jié)注入，得到融合的方向子帶多譜段圖像和融合的高頻子帶多譜段圖像其中，

方向子帶多譜段圖像M_k,m逐波段細節(jié)注入的方法如下式所示：

其中，是融合的方向子帶多譜段圖像的第l個波段的圖像，是方向子帶多譜段圖像的第n個波段的圖像，是第l個波段的平均亮度；

高頻子帶多譜段圖像M₁逐波段細節(jié)注入的方法如下式所示：

其中，是融合后的高頻子帶多譜段圖像的第l波段，P₁是全色圖像的高頻子帶；

步驟7，將插值多譜段圖像M的所有子帶多譜段圖像重構(gòu)為高分辨率多譜段圖像重構(gòu)公式如下式所示：

其中，是融合后的多譜段圖像，M_L是低頻子帶多譜段圖像，和是融合后的方向子帶多譜段圖像，是融合后的高頻子帶多譜段圖像。

2.如權(quán)利要求1所述多譜段圖像全色銳化的輪廓波子帶自適應(yīng)細節(jié)注入方法，其特征在于，步驟2中：

全色圖像P非降采樣輪廓波多尺度多方向分解方法如下式所示：

其中，P_L為全色圖像P的低頻子帶；P_3,m是第3層的第m個方向的子帶，P_2,m是第2層的第m個方向的子帶；P₁為高頻子帶；

插值多譜段圖像M逐波段分解方法如下式所示：

其中，M^(l)為插值多譜段圖像的第l波段圖像，是它的低頻子帶；是第3層的第m個方向的子帶，是第2層的第m個方向的子帶，為高頻子帶。