[發明專利]基于兩種訓練集合的圖像超分辨率方法

有效

• 申請號: 201810478697.1
• 申請日: 2018-05-09
• 公開（公告）號: CN108846797B
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發明（設計）人: 端木春江;左德遙
• 申請（專利權）人: 浙江師范大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/762
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• 代理人: 暫無信息

1.一種圖像超分辨率方法，其特征在于：包括以下步驟，

離線的訓練階段的步驟1：在訓練階段，對訓練集中的高分辨率圖像使用模糊和下采樣操作得到低分辨率圖像，對低分辨率圖像使用雙三次插值放大得到雙三次插值后的圖像I_bic，對雙三次插值圖像I_bic先使用如下的公式(1)中的四個高通濾波器的模板進行處理，使得每個像素點上有四個特征值，

在此，表示一個矢量，然后把這些特征值進行疊加，在每個像素點上得到一個四維的矢量，接著，使用主成分分析法(PCA)降維，使得每個像素點上只有一個特征值，由此，得到特征圖像I_LF，并且利用高分辨率圖像減去雙三次插值圖像I_bic得到與特征圖像相對應的高分辨率圖像的高頻特征圖像I_HF，然后對每個訓練圖像，得到特征圖像I_LF和I_HF分塊所組成的圖像塊的集合中的元素，當對每一幅訓練圖像都進行如上的操作后將得到第一個訓練集其中是從I_LF中提取的圖像塊，是從I_HF中和I_LF同樣的位置提取出的同樣大小的圖像塊，并且N_t表示訓練集中圖像塊組的數目，在離線階段，將使用上面的方法得到第一個訓練集，并存儲起來供在線的放大過程使用；

離線的訓練階段的步驟2：通過和傳統基于樣例的方法中提取高分辨率塊和低分辨率塊同樣的方法構建訓練集合2；此訓練集可表示為其中表示一個矢量，N₂表示訓練集合中的圖像塊組的數目，表示低分辨率圖像上提取的第i個圖像塊，提取時的掃描順序是從上到下，從左到右，先提取的像素值放在列向量的前面，表示高分辨率圖像上和相對應位置上提取的圖像塊，由于圖像塊比較多，本文對此訓練集使用K-均值(K-means)分類的方法，對訓練集進行分類；

在線階段的步驟1：通過對要放大的圖像分塊，得到低分辨率要放大的圖像塊，對每一個要放大的圖像塊，通過離線階段步驟1得到的訓練集合1選擇和此圖像塊對應的錨點和鄰域矩陣，再通過投影矩陣把低分辨率的圖像塊投影成高分辨率的圖像塊；然后根據這些高分辨率的圖像塊得到所要的高分辨率的圖像I_OR；

在線階段的步驟2：然后對在線階段步驟1中的同樣的低分辨率的要放大的圖像塊，通過離線階段步驟2得到的訓練集合2選擇和此圖像塊對應的在流形(manifold)上相近的圖像塊，再通過求解最優權值的方法得到這些相近塊的權值，并使用這些權值對這些相近的圖像塊進行線性組合得到高分辨率的圖像塊；然后根據這些圖像塊得到所要的高分辨率的圖像I_midSR；

在線階段的步驟3：接著把以上得到的高分辨率的圖像I_OR和高分辨率的圖像I_midSR進行融合，得到高分辨率的圖像；

在線階段的步驟4：用迭代反投影法對以上在線過程步驟3得到的高分辨的圖像進行修正，得到所求的高分辨率的圖像，完成超分辨率處理的過程。