[发明专利]一种基于多帧观测信息的空间邻近群目标超分辨方法

权利要求书

1.一种基于多帧观测信息的空间邻近群目标超分辨方法，其特征在于，包括：

目标块筛选步骤：获得群目标分布均匀的N帧目标块；

亚像素位移估计步骤：估计所述N帧目标块中，各帧目标块相对于第一帧目标块的亚像素位移

群目标规模估计步骤：拟合各帧目标块对应的高分辨率目标块以第一帧高分辨率目标块为参考，依据所述亚像素位移将各高分辨率目标块对齐后进行像素级叠加，得到高分辨率目标块I_H，筛选出其中灰度值大于预设的第一阈值的局部极值点；将筛选出的局部极值点个数K确定为群目标中的目标个数，并利用筛选出的K个局部极值点的位置构建所述群目标在第一帧目标块中的位置

超分辨寻优步骤：建立超分辨目标函数，其约束条件为：任意第i帧目标块I_i中各像素对于所述群目标中K个目标的响应g_i与所述群目标在所述第i帧目标块I_i的位置有关，且求解所述超分辨目标函数，得到所述群目标中各目标在各帧目标块中的位置；

其中，i表示帧序号，i＝1，2，…，N；所述超分辨目标函数如下：

其中，z_i表示所述第i帧目标块I_i像素值列向量化后的UV×1维矩阵；g_i表示所述第i帧目标块I_i中各像素对于所述群目标中K个目标的响应，为UV×K维矩阵；U表示目标块行数，V表示目标块列数，u表示行序号，v表示列序号，u＝1，2，…U，v＝1，2，…V；k表示所述群目标中的目标序号，k＝1，2，…K，x_i，k表示第i帧目标块中第k个目标在目标块中x方向的横坐标，y_i，k表示第i帧目标块中第k个目标在目标块中y方向的纵坐标，δ_psf代表光学扩散函数PSF的标准差。

2.如权利要求1所述的基于多帧观测信息的空间邻近群目标超分辨方法，其特征在于，所述超分辨目标函数对应的寻优函数为：

其中，argmin表示使所述超分辨目标函数最小，n＝2，3，...，N。

3.如权利要求2所述的基于多帧观测信息的空间邻近群目标超分辨方法，其特征在于，所述超分辨寻优步骤中，采用量子粒子群优化算法求解所述超分辨目标函数；

求解过程中，参数空间维数为：DIM＝2*N*K；针对第一帧目标块的参数搜索空间为针对其余第n帧目标块的搜索空间为Ω_n＝{(Δx_nk-δ，Δy_nk-δ)：(Δx_nk+δ，Δy_nk+δ)}；

其中，(x_l，y_l)：(x_r，y_r)表示以(x_l，y_l)为左上角坐标、以(x_r，y_r)为右下角坐标的矩形空间；表示向下取整，表示向上取整；(x_k，y_k)表示所述群目标的初始位置信息中，第k个目标的位置；(Δx_nk，Δy_nk)表示第k个目标在第n帧目标块中的位置相对于其在第1帧目标块中的位置的亚像素位移；δ为预设的裕量，δ＞0。

4.如权利要求3所述的基于多帧观测信息的空间邻近群目标超分辨方法，其特征在于，更新粒子位置时，加入搜索空间约束信息，该搜索空间为：

Ω＝{Ω₁，Ω_n}，n＝2，3，...，N

在搜索过程中，当任意粒子在当前迭代后的位置不在搜索空间Ω内时，对粒子的位置进行修正，修正公式如下：

X_i(t+1)＝(maxbound-minbound)*Rand(t+1)+minbound

其中，minbound和maxbound分别是搜索空间的最小边界值和最大边界值，t表示当前迭代，X_i(t+1)表示各粒子在当前迭代后修正的新位置，Rand(t+1)随机取-1或1。