[发明专利]一种超分辨率图像重建方法及系统

摘要

本发明提供一种超分辨率图像重建方法及系统，包括对训练影像库中训练影像的所有像素进行K均值分类，记录聚类中心；对各训练影像进行图像分块，基于聚类中心按照最小距离原则对所有训练影像的图像块进行分类，记录各图像块所属类别，分别求取每个类别的联合字典；对待重建的低分测试影像进行分块，并计算每个图像块与各聚类中心的距离，按照最小距离原则进行分类，自适应选择相应类别的联合字典进行稀疏建模，求解得到稀疏系数；利用联合字典和稀疏系数，重建低分测试影像中每个图像块相应的高分辨率图像块，得到整幅低分测试影像相应的最优重建影像。本发明能自适应地训练联合字典，并且自适应地选择合适的字典进行稀疏建模，重建精度更好。

主权项

1.一种超分辨率图像重建方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤a，对训练影像库中训练影像的所有像素进行K均值分类，记录聚类中心；对各训练影像进行图像分块，基于聚类中心按照最小距离原则对所有训练影像的图像块进行分类，记录各图像块所属类别；步骤b，根据步骤a的图像块分类结果，分别求取每个类别C_k的联合字典{D_h，D_l}，k＝1，...，K，其中，D_h是高分字典，D_l为低分字典；步骤c，对待重建的低分测试影像y进行分块，并计算每个图像块与各聚类中心的距离，按照最小距离原则进行分类，自适应选择相应类别的联合字典进行稀疏建模，求解得到稀疏系数α^*，实现如下，设某图像块y_i属于类别C_k，选择相应的第k类联合字典{D_h，D_l}，按照下述公式进行稀疏表达，其中，α为稀疏系数，向量向量β是预设参数，矩阵P是提取当前图像块和先前重建的高分辨率图像块之间的重叠区域的矩阵，ω是当前图像块和先前重建的高分辨率图像块上的重叠区域的像素值，F是线性特征提取算子，参数λ用于平衡解的稀疏性；步骤d，利用联合字典和稀疏系数α^*，重建低分测试影像y中每个图像块y_i相应的高分辨率图像块得到整幅低分测试影像y相应的最优重建影像。