[发明专利]一种基于变焦视频序列的图像超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种基于变焦视频序列的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，拍摄一组焦距不同的低分辨率图像构成一个视频序列，将所有图像转为灰度图像并进行图像预处理，从中选定参考图像；

步骤二，使用尺度不变特征变换算法获得参考图像与其余未选定的图像之间的匹配点对；

步骤三，使用随机抽样一致性算法根据匹配点对计算参考图像与其余未选定的图像之间的单应矩阵；

步骤四，使用最大后验概率算法对参考图像进行超分辨率重建。

2.根据权利要求1所述的一种基于变焦视频序列的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述步骤一中选定的参考图像为焦距最短的一幅，图像预处理包括图像降噪。

3.根据权利要求1所述的一种基于变焦视频序列的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述步骤二包括以下步骤：

步骤（21），计算不同尺度空间下的高斯差分，检测相邻尺度下的空间极值点作为候选特征点，并去除低对比度的特征点和不稳定的边缘响应点；

步骤（22），用直方图统计每个特征点邻域像素的梯度方向，并为每个特征点指定方向参数从而确定特征点的主方向和辅方向，使其具备旋转不变性；

步骤（23），旋转坐标轴同特征点主方向，围绕特征点位置计算领域方向性信息，生成特征点描述子；

步骤（24），获取两幅图像之间的匹配点对。

4.根据权利要求1所述的一种基于变焦视频序列的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述步骤三根据随机抽样一致性算法，利用直接线性变换方法计算两幅图像之间的单应矩阵，并根据该单应矩阵计算图像之间其余匹配点对的距离，根据距离阈值将输入匹配点对区分为阈值内点和阈值外点两类，并用阈值内点重新计算和估计单应矩阵，反复迭代，当阈值内点个数或阈值内点均方差满足终止条件或达到最大迭代次数时的单应矩阵即为该两幅图像之间的单应矩阵。

5.根据权利要求1所述的一种基于变焦视频序列的图像超分辨率重建方法，其特征在于，步骤四中，首先确定观测模型，设定低分辨率图像的像素由一组对应的高分辨率图像的像素加权得到，通过高分辨率图像与参考低分辨率图像对应像素的个数，及参考图像和其余未选定的图像之间的比例关系确定权值；

再以参考图像的双线性或双三次插值结果为初值，结合梯度法求解MAP算子目标函数，确定最优步长，进行迭代计算，最终获得高分辨率图像中每个像素点的像素值。

6.根据权利要求3所述的一种基于变焦视频序列的图像超分辨率重建方法，其特征在于，步骤（21）中空间极值点是当前点与该尺度空间下的8个相邻点，以及上下相邻尺度对应的各9个点共26个点比较后，仍为极值的点；

步骤（22）中，特征点的方向参数包含一个主方向和可选的多个辅方向，主方向为梯度直方图中峰值代表的方向，辅方向为等于峰值70%~100%的次峰值所代表的方向；

步骤（23）中，特征点描述子由当前特征点周围像素区域分块后各子块8个方向梯度统计结果组成；

步骤（24）中，计算参考图像和其余未选定的低分辨率图像中各特征点的特征向量之间的欧式距离，从未选定的图像中查找与参考图像中每一特征点相距最近的两个特征点，若相距最近的特征点距离相对于另一特征点距离小于设定的阈值，阈值设定范围0.4~0.6，则认为这两个特征点为匹配点对。