[发明专利]视频模糊图像的多尺度几何分析超分辨处理方法

说明书

技术领域

本发明属于智能信息处理技术领域，具体而言是一种多尺度几何分析的生理学“最优”方向性分解及重构与基于生物视觉的超视锐度机理的HyperBF(超基函数，下同)神经网络方向性预测插值相结合的低分辨率模糊图像的超分辨处理方法。

背景技术

当前，视频监控录像系统在日常生活中已被广泛应用，在银行、收费站、商场超市、高速公路、工厂及居民小区等许多公共场所都会安装有摄像头和监控录像系统。监控录像在保障和监督公共安全的同时，也会存储大量犯罪分子作案的信息和痕迹，从而为警方侦查破案提供有力的线索和证据。

然而监控录像系统由于受许多客观因素的限制，比如安装位置的不适宜、光线太暗或太亮、目标运动过快、摄像镜头对焦不实、录像带反复拷贝和使用等，往往使得录像资料变得模糊不清，称为模糊图像或退化图像。这类图像难以辨认其中的很多细节，不能为侦查破案提供有价值的线索。模糊图像的清晰化处理是为刑侦提供有价值的线索的重要途径。

当前国内的模糊图像处理系统主要有北京文安视觉科技发展有限公司的文安超分辨率系统、大连恒锐图像技术有限公司的恒锐痕检/文检图像处理软件；国外的主要有荷兰IMIX公司和荷兰国家法庭技术研究所共同开发的“影博士”、美国Cognitech公司研发的“识慧”模糊图像处理系统、美国MotionDSP公司的视频修复软件vReveal、日本NEC公司的LSI。其中，“影博士”和“识慧”两套系统在国内各地公安机关使用较多。

实用的模糊图像处理系统通常采用均值或中值滤波实现去噪，采用维纳滤波进行去模糊处理，采用双三次插值提高分辨率，并通过直方图均衡化调节最终的图像对比度，从而使得图像较为清晰。上述商业软件虽然取得了一定的清晰化效果，然而受到所采用技术的限制，在图像背景噪声严重(大雾阴雨天气)、边缘纹理较弱(夜间红外图像)的情况下往往不能取得清晰化的效果。这也导致许多公安机关往往一并采购两套系统，希望能够综合利用多套软件来进一步提高模糊图像的分辨率，然而并不能达到预期的效果。

神经科学的研究表明，人的视觉系统对外界场景具有“稀疏编码”的能力。一种“最优”的图像表示法应该具有如下的特征：多分辨、局域性和方向性。近年来各种多尺度几何分析方法的提出，均考虑到所对应的基函数应该具有与视觉神经元的接收场类似的支撑区间。Curvelet(曲波)、Contourlet(轮廓波)等多尺度几何分析方法自提出以来，在图像的去噪、增强、融合、特征识别等领域都获得了广泛的应用，取得了传统方法不能得到的处理效果。同视觉感知的多尺度、多方向性特性相一致，多尺度几何分析在现代的图像处理领域已成为重要的分析工具。

生物视觉的超视锐度现象也引起了学者们的广泛关注。生物视觉的超视锐度特性是指生物视觉系统的分辨能力大于其视觉感受器的性质。美国学者Barlow认为视觉系统不仅执行空间插值，产生分辨能力，而且对运动物体也产生时间插值的敏锐性。人眼的感知结果是M型节细胞提供强边缘信号与P型节细胞提供缓变信号的综合体。美国学者Poggio等提出了一个三层神经网络HyperBF的数学模型，解释了超分辨问题，认为超分辨能力可通过不同方向的学习范式训练获得。

通过综合多尺度几何分析的生理学“最优”方向性分解与基于生物视觉的超视锐度机理的HyperBF非线性预测插值的优点，从而有效实现对强噪声、弱纹理图像的清晰化重现，是一种全新的方法。专利检索表明，基于多尺度几何分析或者视觉仿生技术的模糊图像超分辨图像处理技术专利尚未见诸国内外专利数据库。与此同时，对国内外各种科技文献的最新检索表明，尚未有将多尺度几何分析方法应用到超分辨图像处理的相关科技文献。

发明内容

针对现有模糊图像处理技术在噪声强、纹理弱的情况下不能有效清晰化的缺点，本发明提供了基于MGT(多尺度几何变换，下同)域分解及重构与HyperBF神经网络超视锐度插值相结合的模糊图像超分辨重建的新方法。

根据获取的可疑视频模糊图像是单帧还是多帧的不同情况，本发明的技术方案为：用监控录像获取单帧模糊图像或多帧模糊图像，其中单帧模糊图像的处理步骤依次为：

(1)对输入模糊图像进行NSCT(非降采样轮廓波变换，下同)分解为低频系数和高频系数两部分；

(2)采用NSCT域HMT(隐马尔科夫树，下同)模型进行模糊图像去噪；

(3)采用视觉侧抑制网络进行边缘细节的增强；

(4)采用HyperBF神经网络模型对低频系数和高频系数两部分的子带图像进行非线性插值；