[發明專利]一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法

在審

• 申請號: 202310030320.0
• 申請日: 2023-01-10
• 公開（公告）號: CN116128726A
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 王建宇;朱智軒;何欣
• 申請（專利權）人: 國科大杭州高等研究院
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T7/13;G06T7/40;G06T1/20
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 吳昌榀

1.一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1.讀入一張低分辨率圖片；

S2.分別設置圖片的水平方向和垂直方向兩個維度上采樣的倍數；

S3.根據原始輸入圖片的通道數生成一個相應維數的目標分辨率大小空多維矩陣，獲取圖片的紋理特征；

S4.根據圖片的紋理特征確定圖片的邊緣特征；

S5.輸入圖片對應的每一個采樣點連續的模擬信號LANCZOS2函數離散化，通過四次多項式擬合，同時映入自變量ω取值范圍來控制函數值；

S6.計算邊緣特征Feature值；

S7.對自變量ω進行雙線性插值，將插值后得到的ω進行空間上采樣；

S8.通過旋轉和縮放，計算得到的低分辨率圖片的像素值，填充到目標空矩陣模板上，生成經過超分辨率算法后的圖片。

2.根據權利要求1所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述步驟S3中根據輸入低分辨率圖片計算獲得分辨率尺寸，分別乘以水平和垂直方向的放大倍數，得到目標高分辨率圖片的分辨率尺寸，根據原始輸入圖片的通道數生成一個相應維數的目標分辨率大小空多維矩陣。

3.根據權利要求1所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述步驟S4中邊緣特征的邊緣區域和非邊緣區域采取不同的上采樣方式，對于非邊緣區域計算各點的權重值w_i，加權平均處理；對于邊緣區域，加權平均處理會產生運動模糊，上采樣應表示為f(P)＝f(Q)+λF(Q),F(Q)為高頻濾波器，常用的有拉普拉斯算子；Q點附近的像素灰度值變化越大，則F(Q)越大，采用加權法求某一像素點與周圍像素點的插值，且權重值為負，負權重值由采樣函數自變量區間內函數值的大小來決定。

4.根據權利要求1所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述步驟S5中將用4次多項式來擬合，映入變量ω來控制函數圖像。

5.根據權利要求1所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述步驟S6中F＝(FX²+FY²)，將Feature值歸一化到[0，1]之間建立ω與邊緣特征Feature之間的線性關系

6.據權利要求1所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述步驟S7中在映射后的4*4的filter區域內，按十字tap調用四次setF函數迭代計算dir梯度值與len長度值，用于計算4個ω值，并進行雙線性插值，以確定LANCZOS內核的拉伸與旋轉。

7.根據權利要求6所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述步驟S7中利用灰度值計算邊緣特征，將水平和垂直方向的邊緣特征值疊加后歸一化到[0，1]區間，灰度反轉越大的區域，邊緣特征值越趨近于1，并將kernel拉伸到對角線方向上，計算出水平和垂直方向的梯度，將梯度向量歸一化為dir＝(cosα,sinα)；計算出灰度值變換最快的方向，采樣點梯度旋轉，計算旋轉后的各向異性長度，坐標變換為(x*cosα+y*sinα，-x*sinα+y*cosα)，以適應各種角度的邊緣。

8.根據權利要求7所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述步驟S8中依據梯度和邊緣信息進行縮放，依次通過tap函數迭代12次后，得到最終的顏色積累值ac數組和權重積累值aw值，計算得到此點的單個像素點pixel的rgba像數值；其中，顏色積累值ac數組和權重積累值aw值是變量，初始化為0，tap函數迭代時通過調用函數計算獲取。

9.根據權利要求1-8任一項所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述算法采用4*4的卷積核，核心像素點為12，呈現橢圓形，通道數為3，通過雙線性插值迭代生成最終的濾波器核。

10.根據權利要求9所述的一種基于插值的單張圖片分辨率提高方法，其特征在于，所述算法通過預設定的邊緣特征Feature值來判斷是否為邊緣區域，對于邊緣區域，直接使用4*4大小的filter調用上采樣算法；對于完全的非邊緣區域直接采用雙線性插值。