[发明专利]超分辨率图像构建方法

权利要求书

1.一种超分辨率图像构建方法，其特征在于，包括：

确定原始图像，并对所述原始图像进行下采样，得到所述原始图像的图像金字塔，所述图像金字塔中包括多个层次的低分辨率图像；

将所述原始图像分成多个原始图像块，并将所述低分辨率图像分成多个低分辨率图像块，所述原始图像块与所述低分辨率图像块的大小一致；

遍历所述原始图像中的所述原始图像块，确定与所述原始图像块满足结构自相似特性的低分辨率图像块，并确定在所述原始图像中与所述低分辨率图像块相对应的第一图像块，将所述原始图像块与所述第一图像块作为图像相似块对样本；

根据预先确定的形变矩阵和能量函数约束，对所述低分辨率图像块进行形变，得到形变图像块；

遍历所述原始图像中的所述原始图像块，确定与所述原始图像块满足所述结构自相似特性的形变图像块，并确定在所述原始图像中与所述形变图像块相对应的第二图像块，将所述原始图像块与所述第二图像块作为图像相似块对样本；

根据各个所述图像相似块对样本，利用组稀疏约束和K-SVD字典算法，确定稀疏系数和重构字典；

根据所述原始图像、所述稀疏系数、以及所述重构字典，构建高分辨率图像；

计算所述原始图像块和所述低分辨率图像块的相似度，所述相似度的计算公式如下：exp(-||P_s-P_k||²/σ²)，其中，P_s为所述原始图像块的图像矩阵，所述P_k为所述低分辨率图像块的图像矩阵，σ为相似程度控制因子；

判断所述相似度是否超过预设阈值；

如果超过，则所述低分辨率图像块为与所述原始图像块满足所述结构自相似性特性的图像块。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像相似块对样本，利用组稀疏约束和K-SVD字典算法，确定稀疏系数和重构字典包括：

将各个所述图像相似块对样本进行级联，得到级联特征向量；

利用k均值算法对所述级联特征向量进行聚类；

根据聚类后的所述级联特征向量，利用组稀疏约束和K-SVD字典算法，确定稀疏系数和重构字典。