[發(fā)明專利]一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810231724.5 | 申請日: | 2018-03-20 |
| 公開(公告)號: | CN108665412B | 公開(公告)日: | 2020-05-22 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 馮華君;張承志;徐之海;李奇;陳躍庭 | 申請(專利權(quán))人: | 浙江大學(xué) |
| 主分類號: | G06T3/40 | 分類號: | G06T3/40 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人: | 劉靜;邱啟旺 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 利用 自然 圖像 先驗 知識 進(jìn)行 分辨 重建 方法 | ||
1.一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:
(1)用student-t分布來模擬自然圖像的專家場分布,并訓(xùn)練專家場分布的參數(shù);
(2)初始化設(shè)置,具體是:
(2.1)計算初始圖像:在輸入的L張低分辨率圖像中任意選擇一張圖像進(jìn)行上采樣得到初始圖像x0,采樣因子記為res;根據(jù)采樣因子res構(gòu)建下采樣矩陣A;
(2.2)設(shè)置卷積核h,根據(jù)卷積核h構(gòu)建模糊矩陣H;
(2.3)以步驟(2.1)中選擇的低分辨率圖像為參考圖像,計算第1到第L張圖像相對于參考圖像的位移,包括橫坐標(biāo)方向的平移值sx和縱坐標(biāo)方向的平移值sy;根據(jù)sx、sy構(gòu)建位移矩陣C;
(2.4)估計噪聲標(biāo)準(zhǔn)差σ;
(2.5)設(shè)置迭代步長delta和迭代次數(shù)maxit;
(3)利用最大后驗概率法進(jìn)行多幀圖像超分辨重建,具體是:
(3.1)根據(jù)最大后驗概率法建立關(guān)于待超分辨重建圖像x的方程:
其中,yk為輸入的第k張低分辨率圖像,Hk為第k張低分辨率圖像對應(yīng)的模糊矩陣,Ck為第k張低分辨率圖像對應(yīng)的位移矩陣,ψ為專家函數(shù)的對數(shù)形式,Ji為專家場模型中的第i個濾波器,為Ji的轉(zhuǎn)置,N為濾波器Ji的個數(shù),αi為第i個專家函數(shù)的權(quán)重,λ為專家場對數(shù)形式在重建方程中的權(quán)重,且
(3.2)迭代求解步驟(3.1)建立的方程(1),當(dāng)滿足收斂標(biāo)準(zhǔn)或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時停止迭代,得到最優(yōu)解x。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,專家場分布的公式如下:
其中,為第i個專家函數(shù),Z(Θ)為專家場的歸一化函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,訓(xùn)練所采用數(shù)據(jù)不是整張圖像,而是從BerkeleySegmentation Benchmark數(shù)據(jù)庫下載的圖像中隨機剪裁產(chǎn)生的20000個15×15的圖像塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(1)中,訓(xùn)練得到的專家場分布的參數(shù)包括5×5像素塊大小的24個濾波器Ji及其對應(yīng)的權(quán)重αi,其中i取1到24。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(2.2)中,卷積核h設(shè)置為3×3的高斯卷積核。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(2.3)中,采用光流法計算第1到第L張圖像相對于參考圖像的位移。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(2.3)中,在構(gòu)建位移矩陣C時,除了平移值sx、sy,還加入旋轉(zhuǎn)角度信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(2.4)中,根據(jù)小波噪聲方差估計法估計噪聲標(biāo)準(zhǔn)差σ。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種利用自然圖像先驗知識進(jìn)行多幀圖像超分辨重建的方法,其特征在于,所述步驟(3.2)中,利用梯度下降法進(jìn)行優(yōu)化求解。
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