專利名稱：一種利用分析性稀疏表示的超分辨率圖像重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像分辨率增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種利用分析性稀疏表示的超分辨率圖像重建方法。
背景技術(shù)：
在大量的電子圖像應(yīng)用領(lǐng)域，人們經(jīng)常期望得到高分辨率圖像。高分辨率意味著圖像中的像素密度高，能夠提供更多的細(xì)節(jié)，而這些細(xì)節(jié)在許多實(shí)際應(yīng)用中不可或缺。例如高分辨率醫(yī)療圖像對(duì)于醫(yī)生做出正確的診斷是非常有幫助的；使用高分辨率衛(wèi)星圖像就很容易從相似物中區(qū)別相似的對(duì)象；如果能夠提供高分辨的圖像，計(jì)算機(jī)視覺中的模式識(shí)別的性能就會(huì)大大提高。自從上世紀(jì)七十年代以來，電荷耦合器件(CCD) ,CMOS圖像傳感器已被廣泛用來捕獲數(shù)字圖像。盡管對(duì)于大多數(shù)的圖像應(yīng)用來說這些傳感器是合適的，但是當(dāng)前的分辨率水平和消費(fèi)價(jià)格不能滿足今后的需求?！N很有前途的方法就是米用信號(hào)處理的方法從低分辨率(Low-Re so Iution,簡稱LR)圖像重建出高分辨率(High-Resolution，簡稱HR)圖像。最近這樣的一種分辨率增強(qiáng)技術(shù)正成為最熱的研究領(lǐng)域之一，在文獻(xiàn)中人們把它叫超分辨率圖像重建(Super-Resolution，簡稱SR)，或者簡單地叫做分辨率增強(qiáng)。在克服低分辨率圖像系統(tǒng)固有的分辨率限制方面，“超分辨率”術(shù)語中的“超”字代表了一個(gè)非常好的技術(shù)特性。信號(hào)處理方法最大的好處就是它的成本低，同時(shí)現(xiàn)存的低分辨率圖像系統(tǒng)仍能使用。在許多實(shí)際應(yīng)用中，特別是在醫(yī)療圖像、衛(wèi)星圖像和視頻等領(lǐng)域，同樣場景的多幀低分辨率圖像很容易得到的情況下，SR被證明是非常有用的。由于超分辨率重建技術(shù)在一定條件下，可以克服圖像系統(tǒng)內(nèi)在分辨率的限制，提高被處理圖像的分辨率，因而在視頻、遙感、醫(yī)學(xué)和安全監(jiān)控等領(lǐng)域具都有十分重要的應(yīng)用。例如(I)在數(shù)字電視(DTV)向高清晰度電視(HDTV)過度階段，僅有部分電視節(jié)目會(huì)以HDTV的形式播出，不少節(jié)目采用的是DTV的形式。因此，可以利用超分辨率重建技術(shù)將DTV信號(hào)轉(zhuǎn)化為與HDTV接收機(jī)相匹配的信號(hào)，提高電視節(jié)目的兼容性；(2)在采集軍事與氣象遙感圖像時(shí)，由于受到成像條件與成像系統(tǒng)分辨率的限制，不可能獲得清晰度很高的圖像，而通過利用超分辨率重建技術(shù)，在不改變衛(wèi)星圖像探測系統(tǒng)的前提下，可實(shí)現(xiàn)高于系統(tǒng)分辨率的圖像觀測；(3)在醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中(如CT、MRI和超聲波儀器等)，可以用超分辨率重建技術(shù)來提高圖像質(zhì)量，對(duì)病變目標(biāo)進(jìn)行仔細(xì)地檢測；(4)在銀行、證券等部門的安全監(jiān)控系統(tǒng)中，當(dāng)有異常情況發(fā)生后，可對(duì)監(jiān)控錄像進(jìn)行超分辨率重建，提高圖像要害部分的分辨率，從而為事件的處理提供重要的線索；(5)可以將超分辨率重建技術(shù)用于圖像壓縮。平時(shí)存儲(chǔ)或傳輸?shù)头直媛实膱D像信息，當(dāng)有不同需要時(shí)，再利用超分辨率重構(gòu)技術(shù)獲得不同分辨率的圖像和視頻。目前超分辨實(shí)現(xiàn)的方法有基于頻域、基于空域、凸集投影、最大后驗(yàn)概率等。頻域方法實(shí)際上是在頻域內(nèi)解決圖像內(nèi)插問題，其觀察模型是基于傅里葉變換的移位特性。但這類方法的缺點(diǎn)是所基于的理論前提過于理想化，不能有效地應(yīng)用于多數(shù)場合。空域方法的適用范圍較廣，具有很強(qiáng)的包含空域先驗(yàn)約束的能力，但是該空域方法結(jié)合先驗(yàn)信息的能力很弱，在改善超分辨率重建效果方面受到了一定的限制。因此，研究和應(yīng)用較多的是凸集投影方法和最大后驗(yàn)概率估計(jì)方法。凸集投影方法的優(yōu)點(diǎn)是可以方便地加入先驗(yàn)信息，可以很好地保持高分辨率圖像上的邊緣和細(xì)節(jié)；缺點(diǎn)是解不唯一、解依賴于初始估計(jì)、收斂慢、運(yùn)算量大和收斂穩(wěn)定性不高等。而最大后驗(yàn)概率估計(jì)方法的邊緣保持能力不如凸集投影方法，由這類方法獲得的高分辨率圖像上的細(xì)節(jié)容易被平滑掉。總的來說，對(duì)于未壓縮圖像或視頻的超分辨率重建，考慮的主要問題是如何全面去除重建過程所帶來的模糊和噪聲，并且能在復(fù)雜的環(huán)境中有效地實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)估計(jì)。與本發(fā)明比較接近的一種超分辨率重建方法是由Jianchao Yang, Yi Ma等人在2010 年 IEEE Transactions on Image Processing 的 Image Super-Resolution via SparseReprensentation 一文中提到的方法(以方法S指代)。方法S首次將稀疏表示引入圖像超分辨率重建領(lǐng)域，嚴(yán)格定義下，方法S利用的稀疏表示是合成性稀疏表示(Synthesis SparseRepresentation).,用ω和η分別表示輸入信號(hào)和待重建信號(hào),Du和Dn分別表示對(duì)應(yīng)信號(hào)的字典，合成性稀疏表不可以表達(dá)如下
權(quán)利要求
1.一種基于分析法稀疏表示的超分辨率圖像重建方法，其特征在于，該方法包括首先根據(jù)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行字典的訓(xùn)練，利用分析法的稀疏表示方式，對(duì)提取的特征訓(xùn)練出高分辨率字典和低分辨率字典；對(duì)于待輸入的圖像，將其從RGB空間轉(zhuǎn)換入I α β空間，分割成相同尺寸的塊，對(duì)這些塊進(jìn)行兩種操作一是將每一個(gè)塊利用現(xiàn)有的放大方法進(jìn)行放大；二是提取塊的殘差圖像，計(jì)算出其在低分辨率字典中的稀疏表示，然后在高分辨率字典中進(jìn)行重建，得到重建后的殘差圖像；將以上兩步的結(jié)果相加，并轉(zhuǎn)換回RGB空間中，進(jìn)行逆投影后即可得到重建的超分辨率圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該方法具體由字典訓(xùn)練和超分辨率圖像重建兩部分組成，其中， 第一部分字典訓(xùn)練，包括以下步驟 11)設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)包括用戶所要求的圖像放大倍數(shù)Α，Α>1，高分辨率圖像塊匕的尺寸al和低分辨率圖像塊Is的尺寸a2為al=AXa2，al設(shè)置在20X20個(gè)像素以內(nèi)，圖像塊數(shù)目N，以及約束系數(shù)ε，0 < ε < I ； 12)利用網(wǎng)絡(luò)資源在豐富的圖像資源中尋找并創(chuàng)建與待重建圖像類別相關(guān)的訓(xùn)練樣本集，該訓(xùn)練樣本集集分為兩部分，一部分為高分辨率樣本集，另一部分為低分辨率樣本集；具體過程為尋找到一副圖片后，將其作為高分辨率樣本Hs ;放入高分辨率樣本集，再對(duì)其進(jìn)行A倍的降采樣，獲得縮小A倍后的低分辨率樣本Ls，將Ls放入低分辨率樣本集，最終使樣本集的圖片所包含的圖像塊數(shù)目大于N ； 13)提取低分辨率樣本集中所有樣本的特征，對(duì)這些特征進(jìn)行字典訓(xùn)練，具體包括以下步驟 13-1)將每一個(gè)低分辨率樣本Ls從RGB空間轉(zhuǎn)換到I α β空間，轉(zhuǎn)換關(guān)系如式(I)
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于分析法稀疏表示的超分辨率圖像重建方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先根據(jù)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行字典的訓(xùn)練，利用分析法的稀疏表示方式，對(duì)提取的特征訓(xùn)練出高分辨率字典和低分辨率字典。對(duì)于待輸入的圖像，將其從RGB空間轉(zhuǎn)換入lαβ空間，分割成相同尺寸的塊，對(duì)這些塊進(jìn)行兩種操作一是將每一個(gè)塊利用現(xiàn)有的放大方法進(jìn)行放大；二是提取塊的殘差圖像，計(jì)算出其在低分辨率字典中的稀疏表示，然后在高分辨率字典中進(jìn)行重建，得到重建后的殘差圖像。將以上兩步的結(jié)果相加，并轉(zhuǎn)換回RGB空間中，進(jìn)行逆投影后即可得到重建的超分辨率圖像。該方法能夠顯著的降低重建圖像噪聲，并保有細(xì)節(jié)特征，同時(shí)具有操作簡單，應(yīng)用廣泛的優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06K9/66GK103049885SQ20121052471
公開日2013年4月17日 申請(qǐng)日期2012年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月8日
發(fā)明者寧強(qiáng), 陳侃, 弋力, 范楚楚, 陸垚, 溫江濤 申請(qǐng)人:新疆公眾信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司