[发明专利]一种超分辨率方法、系统及计算机存储介质

说明书

本发明公开一种超分辨率方法、系统及计算机存储介质，涉及图像处理技术领域，以解决现有的超分辨率方法重建时间长、重建效果差的问题。所述超分辨率方法包括：按照预设长度，将待处理低分辨率图像分割为多个低分图像块，对于每一低分图像块，先确定低分图像块对应的目标回归函数，再根据目标回归函数确定低分图像块对应的预测矩阵，然后根据预测矩阵对低分图像块进行超分辨率重建，得到低分图像块对应的高分图像块。最后按照多个低分图像块的位置关系，将所有高分图像块进行拼接，得到待处理低分辨率图像对应的高分辨率图像，能够快速较好的将单帧低分辨率图像重建为高分辨率图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于联合学习的超分辨率方法、系统及计算机存储介质。

背景技术

图像超分辨率(Super Resolution，SR)指利用一幅或者多幅低分辨率(LowResolution，LR)图像，通过相应的算法来获得一幅清晰的高分辨率(High Resolution，HR)图像。这一方法在移动通信、图像和视频压缩技术、社会安全、视频监控、图形渲染、图像修复、生物认证、卫星遥感和天文图像、高清电视等领域内有着重要的应用价值和市场前景。

尽管图像超分辨率技术具有非常巨大的应用价值和市场前景，但国内外在这一方向上的理论和应用研究仍处在探索阶段。其主要的难点在于由于同一低分辨率图像可以由多个高分辨率图像退化生成，从数学上而言，超分辨率技术期望解决的实质上是一个一对多的问题，或病态问题。

目前，图像超分辨率技术的研究可分为三个主要范畴：基于插值，基于重建和基于学习的方法。但是现有的图像超分辨率方法计算量巨大，图像重建时间长，而且重建后的图像的清晰度比较低。

因此，亟需一种能够快速较好的提升单帧低分辨率图像的分辨率的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种超分辨率方法、系统及计算机存储介质，用于快速较好将单帧低分辨率图像重建为高分辨率图像。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种超分辨率方法，包括：

按照预设长度，将待处理低分辨率图像分割为多个低分图像块；

对于每一所述低分图像块，确定所述低分图像块对应的目标回归函数；

根据所述目标回归函数，确定所述低分图像块对应的预测矩阵；

根据所述预测矩阵，对所述低分图像块进行超分辨率重建，得到所述低分图像块对应的高分图像块；

按照多个所述低分图像块的位置关系，将所有所述高分图像块进行拼接，得到所述待处理低分辨率图像对应的高分辨率图像。

与现有技术相比，本发明提供的超分辨率方法中，将待处理低分辨率图像划分为多个低分图像块，并预先训练得到多个目标回归函数，通过确定每一低分图像块对应的目标回归函数，进而确定每一低分图像块的预测矩阵，利用预测矩阵对低分图像块进行超分辨率重建，得到高分图像块，再对高分图像块进行拼接得到待处理低分辨率图像对应的高分辨率图像，重建时间快，且最终得到的高分辨率图像分辨率好。

本发明还提供一种超分辨率系统，包括：

分割模块，用于按照预设长度，将待处理低分辨率图像分割为多个低分图像块；

目标回归函数确定模块，用于对于每一所述低分图像块，确定所述低分图像块对应的目标回归函数；

预测矩阵确定模块，用于根据所述目标回归函数，确定所述低分图像块对应的预测矩阵；

重建模块，用于根据所述预测矩阵，对所述低分图像块进行超分辨率重建，得到所述低分图像块对应的高分图像块；