[發明專利]一種基于混合分辨率稀疏字典學習的圖像超分辨率方法有效

申請號：	201810091117.3	申請日：	2018-01-30
公開（公告）號：	CN108335264B	公開（公告）日：	2021-08-03
發明（設計）人：	王中元;全敦權;韓鎮;肖晶	申請（專利權）人：	武漢大學
主分類號：	G06T3/40	分類號：	G06T3/40;G06K9/46
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：	魏波
地址：	430072 湖***	國省代碼：	湖北;42
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于混合分辨率稀疏字典學習圖像方法
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【說明書】：

本發明公開了一種基于混合分辨率稀疏字典學習的圖像超分辨率方法，包括字典訓練過程和圖像超分辨率重構過程。在字典學習過程中，通過對訓練樣本圖像進行隨機抽樣來生成字典，重復類似操作得到不同分辨率的字典。在圖像超分辨率重構過程中，基于該混合分辨率字典對圖像進行多分辨率的稀疏表達，具體先通過方差來判斷出圖像中的紋理信息強弱，紋理信息豐富的圖像塊使用小分辨率的字典進行超分辨率重構，紋理信息相對不豐富的圖像塊使用大分辨率的字典重構。本發明能夠銳化圖像中物體邊緣和增強圖像紋理信息，減少超分辨率放大圖像的平滑和模糊效應。

技術領域

本發明屬于數字圖像技術領域，涉及一種圖像超分辨率的方法，具體涉及一種基于混合分辨率稀疏字典學習的圖像超分辨率方法。

技術背景

圖像的空間分辨率是影響圖像處理任務效果的重要因素。存在眾多技術手段提高圖像的分辨率，圖像超分辨率重構就是其中之一。超分辨率圖像重構可以看作從單幅或多幅低分辨率的圖像中重構出一幅高分辨率圖像的過程。圖像超分辨率技術在視頻監控、視頻格式轉換、醫療數字影像、衛星圖像等領域得到廣泛的應用。在這些領域中，對于細節信息損失的圖像，如何恢復圖像中的細節信息，成為圖像超分辨率重構的關鍵。

傳統的基于字典學習的圖像超分辨率重構方法，在字典構造方面，采用的是單一分辨率字典學習模式，字典只是原子的簡單集合，表達精度嚴重依賴字典原子數量的擴張；后來改進的多成分字典學習模式，盡管字典原子在分辨率上依然單一，但字典包含了紋理、邊緣、平坦等不同結構屬性的組分，屬于結構化字典學習范疇。多成分字典能夠提高不同結構特征區域的表達精度，但將圖像預先劃分為不同屬性的區域需要耗費大量的計算資源。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于混合分辨率稀疏字典學習的圖像超分辨率方法。該方法采用基于學習的混合分辨率字典來進行稀疏超分辨率重構。

本發明所采用的技術方案是：一種基于混合分辨率稀疏字典學習的圖像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步驟：

一種基于混合分辨率稀疏字典學習的圖像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：將圖像庫中的圖像作為訓練樣本，訓練分辨率為N₁×N₁和N₂×N₂的兩類低分辨率字典，獲取兩個高低分辨率字典對；其中，N₁×N₁和N₂×N₂的兩類低分辨率字典對應的高分辨率字典的分辨率為N₃×N₃和N₄×N₄；其中，N₁、N₂、N₃、N₄是預設閾值，N₁N₂N₃N₄；