[發明專利]一種基于改進稀疏自動編碼器的圖像超分辨率方法

在審

• 申請號: 201810871111.8
• 申請日: 2018-08-02
• 公開（公告）號: CN109146785A
• 公開（公告）日: 2019-01-04
• 發明（設計）人: 黃德天;黃煒欽;柳培忠;林炎明;張健
• 申請（專利權）人: 華僑大學;泉州市中仿宏業信息科技有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T9/00
• 代理公司: 泉州市文華專利代理有限公司 35205
• 代理人: 張浠娟

1.一種基于改進稀疏自動編碼器的圖像超分辨率方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

步驟1、以訓練樣本的高頻信息為特征，分別構造高分辨率圖像訓練集和低分辨率圖像訓練集即HR訓練集和LR訓練集，然后對聯合訓練集進行ZCA白化處理；

步驟2、在傳統的稀疏自動編碼器代價函數中融入構造的稀疏正則化項，獲取改進的稀疏自動編碼器；

步驟3、采用改進稀疏自動編碼器實現無監督的聯合字典學習，得到包含HR字典和LR字典的字典對；

步驟4、將字典對D應用于稀疏標示超分辨率重建框架中，進行圖像超分辨率重建。

2.根據權利要求1所述的一種基于改進稀疏自動編碼器的圖像超分辨率方法，其特征在于：所述步驟1具體如下：

步驟1.1、對HR樣本圖像P_h下采樣，得到LR圖像P_l；然后對P_l采用雙三次插值上采樣，得到與HR圖像相同大小的中間圖像P_m；

步驟1.2、構造HR訓練集；

將HR樣本圖像P_h與中間圖像P_m作差，去除HR圖像中的低頻信息，得到差值圖像e_h＝P_h-P_m，；然后對e_h進行特征提取，獲得HR訓練集Z_h；

步驟1.3、構造LR訓練集；

對中間圖像P_m采用r個高通濾波器進行濾波，i＝1,2,...,r；然后，將濾波后的圖像進行特征提取，獲得LR訓練集Z_l'；接著，對LR訓練集Z_l'采用主成分分析方法進行降維，得到LR訓練集Z_l；

步驟1.4、結合HR訓練集Z_h和LR訓練集Z_l，得到聯合訓練集Z＝[Z_h,Z_l]，其中，HR訓練集表示為Z_h＝{z₁,z₂,...,z_m}，LR訓練集表示為Z_l＝{z_m+1,z_m+2,...,z_m+n}，則聯合訓練集Z＝[z₁,z₂,...,z_m,z_m+1,z_m+2,...,z_m+n]；

步驟1.5、對聯合訓練集Z進行ZCA白化；

首先，對訓練數據集Z的協方差矩陣進行SVD分解，得到特征向量矩陣U，其中，矩陣U有正交性，滿足UU^T＝U^TU＝1；然后將特征向量矩陣U進行旋轉，即Z_rot＝U^TZ；將旋轉后得到的矩陣Z_rot進行PCA白化使其各個特征具有單位方差，即其中λ_i為矩陣z_rot的協方差矩陣對角元素的值；最后，將z_PCAwhite,i左乘矩陣U，得到ZCA白化的特征其中，s_i∈S，ZCA白化后的訓練集為S＝[s₁,s₂,...,s_m,s_m+1,s_m+2,...,s_m+n]；

步驟1.6、對ZAC白化后的聯合訓練集S進行歸一化處理。