[发明专利]一种含噪图像超分辨率方法有效
申请号: | 201710738863.2 | 申请日: | 2017-08-25 |
公开(公告)号: | CN108062743B | 公开(公告)日: | 2020-07-21 |
发明(设计)人: | 胡靖;吴锡 | 申请(专利权)人: | 成都信息工程大学 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T5/50;G06T5/00 |
代理公司: | 成都智涌知识产权代理事务所(普通合伙) 51313 | 代理人: | 周正辉 |
地址: | 610000 四川省成都*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 分辨率 方法 | ||
1.一种含噪图像超分辨率方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤1:输入一张低分辨率含噪图像I;
步骤2:以所述低分辨率含噪图像I为基础生成低分辨率测试图像Lk+1:
步骤21:对所述低分辨率含噪图像I进行插值操作,获得关于低分辨率测试图像的初步估计图像
步骤22:基于所述初步估计图像分别生成横向多尺度图像金字塔、纵向多尺度图像金字塔和对角方向多尺度图像金字塔;
步骤23:利用所述横向多尺度图像金字塔、所述纵向多尺度图像金字塔和所述对角方向多尺度图像金字塔,获得关于所述初步估计图像的去噪估计图像,所述去噪估计图像即为低分辨率测试图像Lk+1;
步骤23的去噪估计方法为:
步骤231:对所述初步估计图像中的每一个大小为s×s的图像块k,其去噪估计如下:设所述图像块k中心像素坐标为(x,y),在对角方向多尺度图像金字塔的每一层图像上,选出以(rdx,rdy)为中心的大小为s×s图像块kd;类似地,横向多尺度图像金字塔上的图像块kd其中心像素的坐标为(x,rdy),纵向多尺度图像金字塔上的图像块kd其中心像素的坐标为(rdx,y);则所述图像块k的去噪估计满足如下表达式:
其中,用于衡量kd与k间的相似性,σ2rd-1用于衡量kd内部的噪声含量,λ=0.5,满足式(1)最小化的kd则为k的去噪估计图像块;
步骤232:遍历所述初步估计图像中所有的图像块k,由步骤231获得其去噪估计图像块,从而得到低分辨率测试图像Lk+1;
步骤3:对所述低分辨率含噪图像I进行高斯模糊操作,获得模糊图像Lk;
步骤4:将所述低分辨率含噪图像I和所述模糊图像Lk划成大小为s×s的图像块,分别构成训练集高分辨率图像块集合P={p}和训练集低分辨率图像块集合Q={m},将所述低分辨率测试图像Lk+1划分成重叠的大小为s×s的图像块,构成测试集低分辨率图像块集合R={n};
步骤5:对于训练集中的每一对{m,p},通过泰勒展开和回归分析技术,求解从图像块m到图像块p的映射函数f;
步骤6:对于测试集中的低分辨率图像块n,在所述训练集低分辨率图像块集合Q上寻找与所述图像块n最相似的图像块m,将所述图像块m对应的映射函数f作用到所述图像块n上,获得相应的高分辨率图像块估计q;
步骤7:用步骤6的方法遍历所述测试集低分辨率图像块集合R中所有的图像块n,获得每个所述图像块n对应的高分辨率图像块估计q,最终的高分辨率图像H为所有所述高分辨率图像块估计q在像素重叠部分的算术平均。
2.如权利要求1所述的含噪图像超分辨率方法,其特征在于,步骤22具体包括步骤:
步骤221:对所述初步估计图像进行高斯模糊;
步骤222:对经步骤221模糊后的图像进行下采样操作,获得下采样图像
步骤223:对所述下采样图像重复高斯模糊和横纵坐标两方向的下采样操作,得到第一下采样图像,所述第一下采样图像的集合构成对角方向多尺度图像金字塔;
步骤224:对所述下采样图像重复高斯模糊和横坐标方向的下采样操作,得到第二下采样图像,所述第二下采样图像的集合构成横向多尺度图像金字塔;
步骤225:对所述下采样图像重复高斯模糊和纵坐标方向的下采样操作,得到第三下采样图像,所述第三下采样图像的集合构成纵向多尺度图像金字塔。
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