[发明专利]一种基于局部跨尺度自回归模型的单幅图像超分辨率方法

摘要

本发明涉及图像处理技术，其公开了一种基于局部跨尺度自回归模型的单幅图像超分辨率方法，解决传统技术中采用平滑先验或者梯度先验对重建图像进行约束带来的会模糊输出图像细节或者输出结果过于锐化的问题。该方法包括以下步骤：a.对原始输入低分辨率图像利用双三次插值得到初始估计；b.计算图上所有局部5*5像素块的像素方差并进行非平滑性检测；c.利用得到的初始估计，进行2倍下采样得到4幅下采样版本的低分辨率图；d.对每一幅低分辨率图的每一个像素点进行选择性像素处理：如果像素点为非平滑点，则利用SAI方法估计其局部回归模型，否则，直接预设模型参数；e.根据4幅图估计的所有局部回归模型，利用迭代求解的方法对重建的高分辨率图进行约束。

主权项

1.一种基于局部跨尺度自回归模型的单幅图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤：a.对原始输入低分辨率图像利用双三次插值得到高分辨率图的初始估计；b.计算图上所有局部5*5像素块的像素方差并进行非平滑性检测：若像素方差大于某一门限，则判定该像素块为非平滑区域，否则判定为平滑区域；c.利用得到的初始估计，进行2倍下采样得到4幅下采样版本的低分辨率图；d.对每一幅低分辨率图的每一个像素点进行选择性像素处理：如果像素点为非平滑点，则利用SAI方法估计其局部回归模型，否则，直接预设模型参数；e.根据4幅图估计的所有局部回归模型，基于步骤b～d利用迭代求解的方法对重建的高分辨率图进行约束；f.当前后两次迭代结果的差值与当前估计值的比值小于预设的门限，或者判定迭代次数到达预设值，停止迭代，否则跳转至步骤b。