[发明专利]一种基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，尤其涉及一种基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法及系统。

背景技术

随着显示技术发展，显示屏幕的逐步扩大，常规的低分辨率片源越来越难以满足人们的需求，在日常生活中，人们对超分辨率图像的需求越来越大。从硬件层面上来讲，超分辨率图像的获取需要昂贵的设备，实现代价较高。

常用的超分辨率重建算法分包括基于低分辨率图像序列的超分辨率重建和基于单帧的超分辨率重建两个方向。基于图像序列的超分辨率重建图像重建的可用参考信息较多，但如何对相邻图像进行准确的配准和运动估计是一大难题，错误的估计会导致重建结果图像出现严重的错误。基于单帧的超分辨率重建技术，比较常用的是传统的插值放大算法，但简单的插值会引入严重的模糊现象。

现有的自学习超分辨率重建算法重建结果的优劣严重依赖于对高频信息匹配的准确度，而且对每个重建像素点的全搜索匹配耗费大量的计算时间。

因此，现有技术有待改进和提高。

发明内容

鉴于现有技术的不足，本发明目的在于提供一种基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法及系统，旨在解决现有技术中超分辨率图像重建算法中的图像匹配耗费大量计算时间，且现有图像超分辨率图像重建中有严重的模糊现象的缺陷。

本发明的技术方案如下：

一种基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法，其中，方法包括：

A、获取低分辨率图像的只包含原图像低频信息的第一低频图像，根据所述第一低频图像获取只包含原图像高频信息的第一高频图像；

B、对低分辨率图像进行插值放大计算后，获取放大后的第二低频图像；

C、将第二低频图像与第一低频图像进行位置匹配；

D、在匹配后的第二低频图像的对应位置填充第一高频图像，生成最终的超分辨率图像。

所述基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法，其中，所述步骤A具体包括：

A1、对低分辨率图像进行下采样后再进行上采样，获取只包含原图像低频信息的第一低频图像；

A2、用低分辨率图像减去第一低频图像获取只包含原图像调频信息的第一高频图像。

所述基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法，其中，所述步骤C具体包括：

C1、用预先设定的高通滤波器模板对第一低频图像和第二低频图像进行图像纹理增强；

C2、将第二低频图像中的待匹配的第一图像块的第一中心像素坐标与第一低频图像中对应的映射位置的第二坐标进行匹配；

C3、按照缩放比例将待匹配的图像块压缩回原大小得到第二图像块；

C4、在待匹配的第一低频图像中的第二坐标为中以获取第三图像块，利用相位相关算法，对第二图像块和第三图像块进行匹配，获取匹配结果的第三坐标；

C5、以第三坐标为中心取按比例放大后的第四图像块作为第一图像块匹配的匹配位置，记录主次峰比值；

C6、将第二低频图像分成的图像块，按照上述步骤C2-C5进行匹配，生成第二低频图像匹配后的第三低频图像。

所述基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法，其中，所述步骤C6之后还包括：

C7、判断第二低频图像匹配后的第三低频图像是否匹配成功；

C8、若匹配成功，则输出匹配结果；

C9、若匹配失败，则采用邻域校正法和两步搜索法重新匹配，并输出匹配结果。

所述基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法，其中，所述步骤C7具体包括：

C71、判断主次峰比值是否小于预定的阈值，若主次峰比值不小于预定的阈值则匹配成功，若主次峰比值小于预定的阈值则匹配失败。

所述基于相位相关的自学习超分辨率图像获取方法，其中，所述步骤C9具体包括：

C91、当第二低频图像匹配失败时，应用邻域校正法重新选取匹配位置中心进行匹配；

C92、对匹配结果采用主次峰比值进行判定，若判定成功则执行步骤C95；

C93、若判定不成功则搜索其他像素点位置，直到主次峰比值大于预定阈值的匹配位置时，执行步骤C95；

C94、若完成搜索后仍无法找到主次峰比值大于阈值的匹配位置，则用邻域校正法选择匹配位置中心作为匹配结果，执行步骤C95；

C95、输出匹配结果。

一种基于相位相关的自学习超分辨率图像获取系统，其中，系统包括：