[發(fā)明專利]一種利用序列圖像的圖像分辨率增強方法

有效

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• 申請日: 2018-04-17
• 公開（公告）號: CN108648143B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發(fā)明（設計）人: 閔雷;楊平;董理治;劉文勁;許冰
• 申請（專利權）人: 中國科學院光電技術研究所
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于序列圖像的圖像分辨率增強方法，該方法利用基于濾波器組和l₁范數(shù)的圖像先驗模型并在變分貝葉斯的理論框架下獲得，首先對高分辨率圖像、相對運動參數(shù)、先驗參數(shù)和輔助參量進行初始化；然后利用迭代的方法求解高分辨率圖像，包括：1)利用上一步的高分辨率圖像和相對運動參數(shù)更新輔助參量和先驗參數(shù)；2)利用上次迭代的高分辨率圖像和更新的先驗參數(shù)來更新相對運動參數(shù)；3)利用更新的輔助參量、先驗參數(shù)和相對運動參數(shù)來更新高分辨率圖像。與傳統(tǒng)的圖像分辨率增強算法相比，本發(fā)明利用濾波器組對圖像進行子帶分解，根據(jù)各個子帶的噪聲特性和圖像特性，來進行分辨率增強，大大提高了分辨率增強的魯棒性和自適應特性。

技術領域

本發(fā)明涉及一種圖像分辨率增強方法，特點是模型參數(shù)自適應的圖像分辨率增強方法，廣泛用于醫(yī)學成像、遙感、監(jiān)視和天文觀測等領域。屬于圖像處理、計算機視覺和計算成像技術領域。

背景技術

圖像空間分辨率是評價圖像質量的重要指標，高空間分辨率圖像為接下來的檢測、識別和跟蹤等應用提供更加豐富的信息。因而，獲取高空間分辨率的圖像的成像設備具有重要的價值。對于常見的數(shù)字成像設備，由奈克斯特采樣定理，數(shù)字圖像的空間分辨率決定于成像設備光學子系統(tǒng)的帶寬以及光電轉換子系統(tǒng)的空間采樣頻率。由此可知，提高數(shù)字成像設備性能以獲得高空間分辨率圖像最直接的解決方案有：1)增加光學子系統(tǒng)的帶寬；2)增加光電轉換子系統(tǒng)的空間采樣頻率。對于前一個方案，通常需要采用先進透鏡或者復雜的透鏡組合，這無疑會增加系統(tǒng)體積或成本。后一個解決方案通過增加空間采樣頻率，即在單位面積內采用更多的光電轉換單元來提高空間采樣率。然而，隨著單位面積內像素數(shù)的增加，單個像素單元上有用信號光能量隨之減少，光子噪聲將成為限制性能的瓶頸因素，并且現(xiàn)在的CCD和CMOS工藝幾乎達到了性能極限。綜上，由于實際的或理論上的原因，利用成像設備直接獲取高分辨率圖像往往較為困難。

另一方面，隨著計算器件性能的提升，通過信號處理算法來獲得高分辨率圖像提供了另外一條行之有效的途徑。通常，獲取同一場景的低分辨率圖像序列往往容易得多，低分辨率圖像集合可以由同一成像設備在不同時刻獲得或者由一個陣列成像設備在同一時刻獲得。前述的前一種場景獲得低分辨率圖像序列，后一種場景獲得低分辨率圖像集，本發(fā)明不區(qū)分這兩種情況，統(tǒng)稱為序列圖像，對序列圖像中圖像編號稱為圖像幀。根據(jù)低分辨率成像設備的物理特性建立待求高分辨率圖像到低分辨率圖像的圖像退化模型，再通過電子系統(tǒng)來實施相應逆問題求解的分辨率增強算法。逆問題求解通常是病態(tài)的，即解的存在性、唯一性和穩(wěn)定性中的一個或多個不滿足。正則化是一個把病態(tài)問題轉化為良定問題的途徑之一，但正則化方法存在正則化參數(shù)需要人為選擇的問題。另一方面，分層貝葉斯理論為求解逆問題提供了重要的理論框架，它提供了有效融合先驗知識和觀測數(shù)據(jù)的最優(yōu)途徑，并且所涉及的參數(shù)都是由數(shù)據(jù)驅動的方式來確定，無需繁瑣費時的參數(shù)選擇過程。在分層貝葉斯理論下獲得的算法往往具有自動化、智能化和魯棒性的特點。然而，如何確定貝葉斯框架下的先驗模型一直都是一個公開待解決的問題。本發(fā)明提出了基于濾波器組和l₁范數(shù)的圖像先驗模型，并在分層貝葉斯框架下獲得了相應的圖像增強方法。較傳統(tǒng)方法，該方法不僅具有更好的圖像增強性能，并且對不同的圖像場景具有更好的魯棒性。因而能更好的滿足實際的工程應用需求。

發(fā)明內容

本發(fā)明要解決的技術問題為：針對現(xiàn)有方法的不足，提供一種基于濾波器組和l₁范數(shù)的圖像先驗模型的圖像空間分辨率增強方法，該方法具有更好的圖像增強性能，并且對不同的圖像場景具有更好的魯棒性。

本發(fā)明解決上述技術問題采用的技術方案為：一種利用序列圖像的圖像分辨率增強方法，包括如下步驟：

步驟一、對于給定的參考幀，利用低分辨率圖像序列進行圖像相對運動參數(shù)、模型參數(shù)、輔助參量和高分辨率圖像的初始化；

步驟二、利用序列圖像迭代求解圖像相對運動參數(shù)、模型參數(shù)和高分辨率圖像的分布，具體迭代步驟如下：

步驟(21)使用上次迭代的高分辨率圖像和圖像相對運動參數(shù)獲得輔助參量和模型參數(shù)分布的更新；