[发明专利]基于自适应插值核学习的视频超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种基于自适应插值核学习的视频超分辨率重建方法，其特征在于，包括：

根据视频图像训练集，获取高分辨率图像块的插值核字典及其对应的对偶矩阵，其中所述视频图像训练集包括高、低分辨率图像块；

根据所述高分辨率图像块的插值核字典，获取所述高分辨率图像块的插值核字典中每一原子对应的图像块结构的插值核；

根据所述对偶矩阵及所述每一原子对应的图像块结构的插值核，构建所述待处理图像的图像小块的插值核，利用所述待处理图像的图像小块的插值核，对待处理图像的图像小块进行插值放大，并对所述放大后的图像小块进行拼接。

2.根据权利要求1所述的基于自适应插值核学习的视频超分辨率重建方法，其特征在于，所述获取高分辨率图像块的插值核字典及其对应的对偶矩阵，具体包括：

采用对偶学习算法，求解如下公式：

{D^h,C^,Z^}argminDh,C,Z||Xh-DhZ||F2+η||Z-CX1||F2+λ||Z||1,]]>

其中，

Xh={xh(1),xh(2),...,xh(n)}]]>表示高分辨率图像块集合；

表示与所述高分辨率图像块集合对应的低分辨率图像块集合；

Z表示高分辨率图像小块对应的表示系数；

η表示权重系数；

λ表示权重系数；

D_h表示为高分辨率图像块的插值核字典；

C表示D_h的对偶矩阵。