[发明专利]基于光流场的运动目标超分辨率图像重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，是一种基于光流场的运动目标超分辨率图像重建方法。

背景技术

进入21世纪，视频监控技术显示日益广泛的应用前景。在城市交通管理中，可利用监控摄像机对交通状况实时监控，发现各种交通违章车辆；在安全领域，对重要部门或者敏感的公共场合，借助视频监控系统实时监测突发事件或者可疑人物。如何对国家安全部门和敏感的公共场合进行全天候、实时、自动的监控，已成为世界各国高度重视的问题，智能视频监控技术是解决这一问题的有效手段。在视频监控应用中，由于摄像机分辨率低等原因，往往拍摄到的视频图像分辨率较低，难以从图像中获取需要的细节特征，如车辆的车牌信息、人的面部特征等，给案件的侦破造成困难。此外，目前的图像传输和存储大多采用压缩方式，也会导致图像分辨率下降，不利于图像的分析利用。因此，如何提高视频图像的分辨率，成为智能视频监控技术所面临的难题。该问题的解决对提高智能监控系统的性能，具有重要的理论意义和应用价值。

要获得高分辨率的图像，直接的方法是采用高分辨率的视频摄像机，如高清摄像机。但高清摄像机价格很高，短期内难以大规模使用。在相当长的时期内，普通摄像机仍是视频监控的主流设备。因此有必要研究新的技术提供图像分辨率，图像超分辨率技术在这种背景下应运而生，超分辨率技术利用已有的低分辨率成像系统，采图像处理的方法，从软件的角度提高图像的分辨率，弥补摄像机硬件方面的不足。超分辨率技术是提高图像空间分辨率、改善图像质量的有效方法，受到国内外学术界和商业界的极大关注，得到广泛深入的研究。

发明内容

本发明是一种能够提高超分辨率图像重建方法在目标运动时的能力的基于光流场的运动目标超分辨率图像重建方法。

为了实现该目标，本发明提供一种基于光流场的运动目标超分辨率图像重建方法，包括如下步骤：

步骤1：基于光流场的运动目标跟踪和运动估计，从同一传感器获取连续K帧M₁×M₂大小的低分辨率图像Y_k(x，y)，按照公知的建立图像坐标系的方法，以坐标(x，y)＝(0，0)作为坐标原点建立坐标系，使图像全部落在第一象限内，得到低分辨率灰度图像序列{Y_k(x，y)|0≤x＜M₁，0≤y＜M₂，k＝1，2，...，K}，其中，M₁、M₂分别为每帧低分辨率图像的图像矩阵的行数和列数，且M₁、M₂、K均为正整数，二维函数Y_k(x，y)表示低分辨率图像序列中第k帧图像，x和y都为非负整数，从低分辨率灰度图像序列{Y_k(x，y)|k＝1，2，...，K}中获取的运动目标的低分辨率图像序列表示为{D_k(x，y)|k＝1，2，...，K}，二维函数D_k(x，y)表示从第k帧图像Y_k(x，y)中提取出来的大小为d_w×d_h的运动目标图像，获取低分辨率运动目标图像序列的步骤如下：

步骤1.1：令k初始值为1，在第k帧低分辨率图像Y_k(x，y)中标记出尺寸大小d_w×d_h的第k帧运动目标图像D_k(x，y)，以运动目标图像中任意一点的位置坐标作为第k帧运动目标图像的位置坐标和都为非负整数，d_w和d_h均为正整数；

步骤1.2：依次对两帧连续图像Y_k(x，y)和Y_k+1(x，y)进行处理，以图像Y_k(x，y)为参考帧，初始化第k+1帧图像的运动目标的位置坐标为将图像Y_k+1(x，y)中位置坐标处大小为d_w×d_h的图像作为第k+1帧初始运动目标图像D_k+1(x，y)；