[发明专利]基于邻域相似性的双边全变分图像超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种基于邻域相似性的双边全变分图像超分辨率重建方法，包括：

(1)获取低分辨率图像序列Y；

(2)使用双线性插值法对低分辨率图像序列Y的第一帧图像进行插值，作为第1次迭代的超分辨率重建图像

(3)计算第t次迭代超分辨率重建图像的邻域结构相似性距离矩阵W_t，t≥2；

(4)根据邻域结构相似性距离矩阵W_t，得到的邻域结构相似性双边全变分正则项

(5)构建由保真项F和邻域结构相似性双边全变分正则项组成的目标函数J：

其中，为参与迭代的超分辨率重建图像，μ和λ为两个数值不同的规整参数，μ的取值为0.72，λ的取值为0.97；

(6)采用分裂布雷格曼法求解目标函数最小化问题，获得第t+1次迭代的超分辨率重建图像

(7)计算相邻两次迭代超分辨率重建图像的欧氏距离E；

(8)设置收敛阈值tol＝0.0005，判断相邻两次图像超分辨率重建图像的欧氏距离E是否小于收敛阈值tol，如果欧氏距离大于收敛阈值tol，则重复步骤(3)至步骤(7)；否则，迭代结束，输出(6)获得的超分辨重建的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(3)中计算第t次迭代超分辨率重建图像的邻域结构相似性距离矩阵W_t，按如下公式计算：

其中，表示大小为n×n标准差为a的高斯矩阵，表示卷积运算，为变分项，h为高斯平滑参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中全变分项表示如下：

其中，为第t次迭代的超分辨率重建图像，代表将超分辨率重建图像沿x方向平移l个像素的矩阵算子，代表将超分辨率重建图像沿y方向平移m个像素的矩阵算子，||·||₁表示1范数。

4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(4)中的邻域结构相似性双边全变分正则项表示如下：

其中，l表示将超分辨率重建图像沿x方向平移的距离，m表示将超分辨率重建图像沿y方向平移的距离，α^|m|+|l|为空间距离权，取值为α＝0.53，W_t为邻域结构相似性距离矩阵，为全变分项，P为平移半径，取值为P＝3。

5.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(5)中的保真项F，其表示如下：

其中，为参与迭代的超分辨率重建图像，N为低分辨率图像序列的帧数，D_k为第k帧低分辨率图像的下采样矩阵，H_k为第k帧低分辨率图像的模糊矩阵，F_k为第k帧低分辨率图像的位移矩阵，Y_k为第k帧低分辨率图像。