专利名称：处理超分辨率目标图像的制作方法
处理超分辨率目标图像
背景技术：
通过使用数码相机和配有数码相机的蜂窝电话获得的静态图像的画质通常比通 过使用数码摄像机捕捉到的视频帧中所获得的静态图像好出许多。与静态帧相比，视频帧 的分辨率一般相对较低，这导致图像的画质相对较低。已应用各种信号处理技术以提高从视频帧获得的静态图像的画质。这些用于提高 静态图像分辨率的技术中的一种包括基于单帧的插值。然而，传统插值技术一般导致视觉 劣化，由于基于单帧的插值除了单帧中包含的信息外不添加附加信息。用于提高分辨率的另一种传统技术是超分辨率(SR)技术。这种技术，来自同一场 景的多个连续帧的信息被合并以提高空间分辨率。如果在多个帧之间已发生子像素位移， 则附加信息是可用的。如此，经二次采样的低分辨率(LR)帧是可合并的，以合成具有相对 较高的分辨率(HR)的图像。总地来说，SR技术包括两个主要步骤按子像素准确率来配准 LR图像并将它们映射到HR栅格并合成HR目标图像。传统SR技术包括从直接非均勻插值乃至迭代背后投影(IBP)、凸集上的投影 (P0CS)、最大A后验(MAP)以及其它方法。这些技术中的每种技术具有其本身前提性并因 此在不同种成像环境中受到限制。例如，MAP技术在具有合适先验知识的情形下更好地产 生例如表面图象SR ；迭代技术将图像区匹配于小配位误差，其它误差可能在迭代中累积。多数传统SR技术假设配准是已知的或可以精确计算的；然而，配准的准确性对于 成功执行SR任务是非常重要的。大体已知精确子像素配准由于其糟糕的姿态、孔隙问题以 及在图像中存在覆盖和未覆盖区域而不是一直可行的。如此，给定若干辅助帧和目标图像，通常目标图像中的一些区域能很好地配准，然 而其它区域——例如具有相对复杂运动或遮挡的这些区域——配准情况很糟。很好配准的 辅助信息通常提高目标图像中的分辨率，而糟糕配准的辅助信息已知会降低目标图像的画 质使其低于原始图像的画质。因此，在一个方面，当面对经常出现在视频中的具有复杂运动 或遮挡的场景时，已有SR技术经常容易出故障。已研究出大量算法以提高SR技术对配准误差的稳固耐用性，例如保密映射、运 动矢量和HR图像的接合估计、Ll标准替代L2标准以减小外露层效果、从训练采样中学习 图像块遗失的高频率图像块分量以及其它方法。最近，D. Barreto等人的“Region-Based Super-Resolution for Compression, in Multidimensional Systems and Signal Pr0CeSSing(多维系统和信号处理中用于压缩的基于区域的超分辨率)”2007、卷18、59-81 页给出将SR技术整合在压缩任务中，其中这些压缩任务在向下采样和编码过程前将IBP组 的数据块分成三种类型。然而，本文披露的方法被设计成用更好的画质压缩视频序列。根据SR技术的增大分辨率的改进方法因此是有益的。附图简述本发明的特征可由本领域内技术人员参照附图从下面的详细描述中清楚得出，在 附图中
图1示出根据本发明一实施例的用于处理图像的系统的简化框图2示出根据本发明一实施例的可将目标图像划分或分割成多个块的方法的图；图3示出根据本发明一实施例的处理超分辨率目标图像的方法的流程图；图4A和4B分别示出根据本发明一实施例用于处理来自多个分辨率相当低的辅助 帧的超分辨率目标图像的方法的流程图；图5示出根据本发明一实施例对通过操作图3、4A和4B所示方法而分类的多个块 进行选择并应用增强模式的方法的流程图；以及图6示出根据本发明一实施例配置成实现和执行图3-5所示方法的计算装置的方 框图。
具体实施例方式为了简化和阐述的目的，主要参照其示例性实施例对本发明进行说明。在以下描 述中，陈述许多具体细节以提供对本发明的透彻理解。然而，将对本领域技术人员明显的 是，本发明的实现不局限于这些具体细节。在其他情形中，众所周知的方法和结构并未予以 详细描述以免不必要地混淆本发明。本文披露一种处理来自多个分辨率相当低的辅助帧的超分辨率目标图像的方法 以及配置成执行该方法的图像处理装置。该方法包括用于处理来自辅助帧的目标图像的基 于块的框架。更具体地，基于从辅助帧内所包含的数据中识别的图像内容和运动估计准确 性，目标图像被分成多个适应尺寸的块。另外，用适合这些块的内容和运动估计准确性的不 同的增强技术来增强这些不同的块。通过本文披露的过程和装置的实现，可以提高的空间分辨率产生超分辨率目标图 像，即使在场景包括遮挡和/或复杂运动的情形下也是如此。由于本文所述基于块的框架 对于以块为特征的不同区域是灵活的，并且对于配准错误是稳固耐用的，因此，可提高空间 分辨率。另外，由于具有将量化参数引入超分辨率步骤以实现量化噪声抑制，因此本文描述 的基于块的架构具有压缩视频超分辨率的自然能力。此外，本文披露的基于块的架构也可 扩展至包括不同分类的块和用于提高目标图像不同分类块的质量的不同方法。首先参见图1，图中示出根据一个示例的用于处理图像的系统100的简化方框图。 应当理解，系统100可包括附加部件，并可去除和/或改变本文描述的一些部件而不背离系 统100的范围。如图所示，系统100包括图像处理装置102，该图像处理装置102可包括配置成处 理图像的软件、固件或硬件。例如，图像处理装置102可包括数码相机、数码摄像机、扫描 仪、计算设备、成像设备、容纳一元件的存储器、存储器中的多个元件等。尽管图像处理装置102可执行其它功能，然而图像处理装置102 —般用于处理来 自多个分辨率相当低的辅助帧的超分辨率目标图像。因此，在一个方面，图像处理装置102 配置成从多个经二次采样的低分辨率辅助帧中产生增强的静态目标图像，所述低分辨率辅 助帧可由数字摄像机捕获。图像处理装置102被图示为包括输入模块104、图像分割模块106、块比较模块 108、块分类模块110、增强模式选择模块112、增强模式应用模块114、解块模块116、输出模 块118。另外，图像处理装置102被描述为连接于一个或多个输入120、数据存储器130和 输出140。
在图像处理装置102包括软件的情形下，图像处理装置102可存储在计算机可读 存储介质上并由计算设备(未示出)的处理器执行。在这些情形下，模块104-118可包括配 置成执行下文描述的功能的软件模块或其它程序或算法。在图像处理装置102包括固件或 硬件的情形下，图像处理装置102可包括配置成执行本文描述功能的电路或其它装置。在 这些情形下，模块104-118可包括一个或多个软件模块和硬件模块。如图1所示，输入模块104配置成从输入120接收数据。输入120可包括任何合 用的输入装置，例如由此可接收图像并使之进入图像处理装置102的透镜和电路、图像捕 获设备、图像存储设备、计算设备等。在一个方面，图像处理装置102可通过输入模块104 从输入120接收多个分辨率相当低的辅助帧。另外，输入120也可与图像处理装置102整 合在一起。输入120也可包括任何合用的输入设备，例如键盘、鼠标、外部或内部数据存储设 备等，籍此可将数据输入图像处理装置120。用户可由此通过输入120将命令输入图像处理 装置102。在任何方面，图像处理装置102可将从输入120接收的数据存储在数据存储器130 中，该数据存储器130可包括易失和/或非易失存储器，例如DRAM、EEPROM、MRAM、闪存等。 作为附加或替代，数据存储器130可包括配置成从可移动介质读出或写入其中的设备，例 如软盘、⑶-R0M、DVD-R0M或其它光学或磁性介质。尽管数据存储器130图示为包括与图像 处理装置102分离的部件，然而数据存储器130可与图像处理装置102集成在一起而不背 离图像处理装置102的范围。图像分割模块106配置成将目标图像分成多个适应尺寸的块。图2示出目标图像 210可分割或划分成多个块220的方式的示例。如图2所示，图像分割模块106可将目标图 像210分割成具有例如16 X 16像素的第一尺寸N的块220，或者被称为宏块。图2另行示 出块220的其中一个的放大图，图2示出可将N尺寸的像素块220分割成具有例如8X8像 素的N/2尺寸的块A-D。图2还示出第二尺寸块A-D可进一步分割成具有例如4X4像素的第三尺寸N/4 的块A
-A[3]。第二尺寸块B-D也可分割成各个第三尺寸块B
-B[3]、C
-C[3]和 D
-D [3]，这类似于第二尺寸块A。如下文中更详细描述的那样，图像分割模块106可根据块220的配准置信等级将 不同的块220分割成更小尺寸的块，所述配准置信等级是通过在辅助帧上执行的运动估计 确定的。块比较模块108配置成确定块220中包含的数据的各种特征。在一个方面，块比 较模块108被配置成确定块220是否满足预定义的特征等级。对于那些无法满足预定义特 征等级的块220，块比较模块108配置成将数据提交给图像分割模块106以进一步分割块 220。对于满足预定特征等级的那些块220来说，块比较模块108被配置成将数据提交给块 分类模块110。块分类模块110配置成根据从块比较模块108接收的数据来分类块220。更具体 地，块分类模块Iio配置成根据块220是否满足各种特征而将每个块220分类到多个不同 类别中的一个内。增强模式选择模块112配置成块220已由块分类模块110分派的类别对块220选择独立的增强模式。更具体地，增强模式选择模块112配置成选择已在例如通过提高块220 的分辨率而增强各类别块220时识别为尤其有效的增强模式。作为示例，增强模式选择模 块112可选择噪声过滤器以增强分类为平坦区的块220。增强模式应用模块114配置成将选定的增强模式施加于块220以增强目标图像 210，另外，解块模块116配置成对经增强的块220解块。此外，输出模块118配置成将增强 的目标图像210输出至输出140。输出140可包括例如显示器、打印设备、计算设备、例如数 据存储器130的其上存储增强的目标图像210的固定或可移动存储设备。在图像处理装置 102包括数字摄像机的例子中，输出140可包括数字摄像机的显示器。作为又一种替代，输 出140可包括在其上可互通增强的目标图像210的网络连接。现在参照图3、4A、4B和图5中分别描述的方法300-500的如下流程图来描述可利 用系统100来处理来自多个基本较低分辨率的辅助帧的超分辨率目标图像的方法示例。本 领域内技术人员应当很清楚，可增添其它步骤或将一些已有步骤省去、修改或重新排列而 不背离方法300-500的范围。参照图1所示系统100对方法300-500作出说明，并因此参照其中引用的部件。然 而，应当理解，方法300-500不局限于系统100中给出的部件。相反，应当理解，方法300-500 可通过具有与系统100所述不同配置的系统来实现。方法300-500中阐述的一些或全部操作可作为多个应用、程序或子程序包含在任 何合需的计算机可访问介质中。另外，方法300-500可通过以有源和无源的多种形式存在 的计算机程序表现。例如，它们可作为由源代码、目标代码、可执行代码或其它形式的程序 指令构成的软件程序存在。上述任何内容可表现在计算机可读介质上，该计算机可读介质 包括压缩或非压形式的存储设备和信号。示例性计算机可读存储设备包括传统计算机系统RAM、ROM、EPROM、EEPROM和磁盘 或光盘或磁带。示例性计算机可读信号，不管是否使用载波调制，是主管或运行计算机程序 的计算机系统能够访问的信号，包括从因特网或其它网络下载的信号。前述内容的具体示 例包括分布在⑶ROM上或经由因特网下载的程序。某种意义上说，作为抽象实体的因特网 本身也是计算机可读介质。对计算机网络来说通常也是如此。因此要理解，能执行前述功 能的任何电子设备都能实现前面列举的那些功能。例如处理器(未示出)、ASIC、微控制器等的控制器可实现或执行图像处理装置 102以在处理超分辨率目标图像中执行方法300-500中的一个或多个。或者，图像处理装 置102可配置成独立于任意其它处理器或计算设备地工作。在任何方面，可实现或执行方 法300-500以产生具有相对高分辨率的超分辨率目标图像。首先参见图3，图中示出根据一个示例的处理超分辨率目标图像的方法300的流 程图。在步骤302，图像分割模块106例如图2所示将目标图像分割成多个适应尺寸的块 220。这些块220的尺寸是基于从多个分辨率相当低的辅助帧获得块的配准置信等级，如下 文中参照图4A和4B所示方法400更为详尽描述的那样。在步骤304，块分类模块110根据其各自的配准置信等级及其变化程度中的一者 或两者将块220分类到不同的类别。在步骤306，增强模式选择模块112根据块220各自的 类别对块220选择不同的增强模式。另外，在步骤308，增强模式应用模块114将选择的增 强模式应用到块220以增强目标图像。
在步骤310，解块模块116将目标图像210解块并且在步骤312，输出模块118将 增强的目标图像输出。现在参照图4A和4B，图4A和4B示出根据本发明一实施例的处理来自多个分辨率 相当低的辅助帧的超分辨率目标图像的方法400的流程图。总地来说，方法400是对方法 300的步骤302和304更为详尽的说明。更具体地，例如方法400略述了一些步骤，图像处 理装置102可执行这些步骤以将块220分割成多个尺寸并将块220分类到不同的类别。在步骤402，访问例如来自数据存储器130的多个分辨率相当低的辅助帧。辅助帧 可包括视频图像序列的帧。在步骤404，图像分割模块106将目标图像210分割成多个第一 尺寸块220，该第一尺寸块220可包括宏块，例如各自具有16 X 16像素的块。在步骤406，块比较模块108确定第一尺寸块220的变化。所述变化可包括第一尺 寸块220的颜色变化。另外，在步骤408，块比较模块108将块220的变化与预定义变化等 级比较。预定义变化等级可基于多个因素中的任何一个予以设定。对具有落在预定义变化等级之下的变化的那些块220，块分类模块110将那些块 220归类为平坦区，如步骤410所描述的那样。可将平坦区定义为在全部二次采样辅助帧之 间基本一致并因此不描述辅助帧之间的相对运动。对具有已超出预定变化等级的变化的那 些块220来说，块分类模块110将那些块220分类为带纹理区，如步骤412所示。可将带纹 理区视为在二次采样的辅助帧间具有相对运动的那些区。对具有已分类为带纹理区的那些块220，块比较模块108执行运动估计操作并计 算块220的配准置信等级(RCL)，如步骤414所示(图4B)。块比较模块108可通过比较来 自二次采样辅助帧中的相应像素位置的值，借助例如光流、平方差求和等任何合用方法执 行运动估计操作。另外，在步骤416，块比较模块108将配准置信等级与预定置信等级作比 较。预定置信等级可凭经验确定并可根据所选超分辨率方法对配准误差的稳固耐用度来确 定。对具有超出预定置信级别的配准置信级别的那些块220来说，块分类模块110将 那些块220分割为良好配准的，如步骤418所示。对具有低于预定义置信级别的配准置信 级别的那些块220来说，图像分割模块106在步骤420确定那些块220是否可进一步分割。 例如，可将块220视为可进一步分割，直到块220达到A
-A[3]尺寸为止(图2)。块比较模块108将标识为不可进一步分割的那些块220分类为不匹配，如步骤422 所示。对已标识为可进一步分割的那些块220来说，图像分割模块106将第一尺寸块220 分割成更小尺寸的块220，如步骤似4所示。另外在步骤426，块比较模块108例如基于辅 助帧中更小尺寸块220的各像素位置处的运动估计操作的表现来计算更小尺寸块220的各配准置信等级。在步骤似6之后，可重复步骤416-426以适应地改变剩余块的尺寸并且要么在步 骤418将剩余块220归类为良好配准的要么在步骤422将其归类为不可匹配的。现在参见图5，图中示出根据一个实施例选择增强模式并将其施加于通过方法 300和400的操作分类的块220的方法500的流程图。总地来说，方法500是方法300的步 骤306和308的更详细的说明。更具体地，例如方法500略述出可针对不同方式分类的块 220执行以选择和应用增强模式的步骤。
在步骤502，增强模式选择模块112为已被归类为平坦区的块220选择第一增强模 式。第一增强模式可包括提高归类为平坦区的块220的分辨率的增强技术。例如，第一增 强模式可包括噪音过滤器。在步骤504，增强模式选择模块112为已被归类为良好配准的块220选择第二增强 模式。第二增强模式可包括提高归类为良好配准的块220的分辨率的增强技术。例如，第 二增强模式可包括超分辨率增强模式。在步骤506，增强模式选择模块112为已被归类为不可匹配的块220选择第三增强 模式。第三增强模式可包括提高归类为不可匹配的块220的分辨率的增强技术。例如，第 三增强模式可包括单帧插值模式。在步骤508，增强模式应用模块114将选定的增强模式应用于块220。尽管图4和图5中没有特别示出，然而方法400和500可包括将块220分类到例如 面区、纹理区等的其它类别并包括对其它类别的块选择和应用附加增强模式的附加步骤。图6示出根据本发明一实施例配置成实现和执行图2-5所示方法300-500的计算 装置600的方框图。在这方面，计算装置600可用作执行迄今为止针对图1所述图像处理 装置102描述的一种或多种功能的平台。计算装置600包括处理器602，该处理器602可实现或执行方法300-500中描述的 一些或全部步骤。来自处理器602的命令和数据可在通信总线604上通信。计算装置600 还包括在运行过程中可对处理器602执行程序代码的例如随机存取存储器(RAM)的主存储 器606，以及辅助存储器608。辅助存储器608包括例如一个或多个硬盘驱动器610和/或 可移动存储驱动器612，其代表有软盘驱动器、磁带驱动器、光盘驱动器等，其中可存储方法 300-500的程序代码的副本。可移动存储驱动器612以公知方式从可移动存储单元614读取和/或对可移动存 储单元614写入。用户输入/输出设备可包括键盘616、鼠标618和显示器620。显示适配 器622可与通信总线604和显示器620接口并可从处理器602接收显示数据并将该显示数 据转换成显示器620用显示命令。另外，处理器602可通过网络适配器6 在例如因特网、 LAN等网络上进行通信。本领域内技术人员很清楚的是，在计算装置600中可添加或替代以其它已知电子 器件。还应当清楚的是，图6所示一个或多个部件是选用的(例如用户输入设备、辅助存储器等)。在本文中已描述和阐述了本发明的优选实施例及其某些变例。本文中使用的术 语、表述和数字仅以示例方式给出并且没有限制的意思。本领域内技术人员将发现，在由所 附权利要求书及其等效物定义的本发明范围内可以有许多变例，其中所有术语具有其最宽 的合理含义，除非另有规定。
权利要求
1.一种处理来自多个分辨率相当低的辅助帧的超分辨率目标图像的方法，所述方法包括将所述目标图像分割成多个适应尺寸的块，其中基于从多个辅助帧内所包含的信息中 获得的块配准置信等级，适应性地调整这些块的尺寸；根据这些块各自的配准置信等级及其变化程度中的一者或两者，将这些块分类为多个 不同的类别；根据各自的类别，选择被设计成增强这些块的单独的增强模式；以及对这些块应用选定的增强模式以增强所述目标图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分割所述目标图像进一步包括一开始将所 述目标图像分割成多个第一尺寸块，所述方法还包括在对这些块进行分类之前，对多个第一尺寸块中的每一个计算配准置信等级；以及确定多个第一尺寸块的配准置信等级是否落在预定义置信等级之下，其中分割所述目 标图像进一步包括将具有低于预定义置信等级的配准置信等级的那些第一尺寸块分割成 第二尺寸块，且其中对这些块进行分类进一步包括根据其各自的配准置信等级对所述第一 尺寸块和第二尺寸块进行分类。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括对每个第二尺寸块计算配准置信等级；判断第二尺寸块的配准置信等级是否落在预定义配准等级之下，其中分割所述目标图 像进一步包括将具有低于预定义置信等级的配准置信等级的那些第二尺寸块分割成第三 尺寸块；对每个第三尺寸块计算配准置信等级；以及其中对这些块进行分类进一步包括根据其各自的配准置信等级对第一尺寸块、第二尺 寸块以及第三尺寸块进行分类。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分割所述目标图像进一步包括一开始将所 述目标图像分割成多个第一尺寸块，所述方法还包括确定所述多个第一尺寸块的变化；将所述变化与预定义变化程度进行比较，其中对这些块进行分类进一步包括将具有低 于预定义变化程度的变化的第一组块分类为平坦区而将具有高于预定义变化程度的变化 的第二组块分类为带纹理区；以及使用辅助帧对分类为带纹理区的第二组块执行运动估计操作，其中计算配准置信等级 还包括基于运动估计操作来计算配准置信等级。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括确定被分类为带纹理区的第一尺寸块的配准置信等级是否低于预定义置信等级，其中 分割所述目标图像还包括将具有低于预定义置信等级的配准置信等级的那些第一尺寸块 分割成第二尺寸块，其中对这些块进行分类还包括根据其各自的配准置信等级对第一尺寸 块和第二尺寸块进行分类，且其中对这些块进行分类还包括将具有高于预定义置信等级的 配准置信等级的、分类为带纹理区的第一尺寸块分类为良好配准的。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括将具有低于预定置信等级的配准置信等级的第二尺寸块分割为更小尺寸块；计算更小尺寸块的配准置信等级；判断更小尺寸块的配准置信等级是否低于预定义置信等级，其中对这些块进行分类还 包括将具有高于预定义置信等级的配准置信等级的更小尺寸块分类为良好配准的，并将具 有低于预定义置信等级的配准置信等级的更小尺寸块分类为不可匹配的。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，选择单独的增强模式还包括为那些分类为 平坦区的块选择第一增强模式，为那些分类为良好对准的块选择第二增强模式，并为那些 分类为不可匹配的块选择第三增强模式。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一增强模式包括噪声过滤模式，而所 述第二增强模式包括超分辨率增强模式，而所述第三增强模式包括单帧插值模式。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对增强的目标图像进行解块；以及输出增强的目标图像。
10.一种处理来自多个分辨率相当低的辅助帧的超分辨率目标图像的图像处理装置， 所述装置包括图像分割模块，所述图像分割模块配置成将所述目标图像分割成多个适应尺寸的块， 这些块的适应性尺寸是基于这些块的配准置信等级，其中所述配准置信等级是从包含在多 个辅助帧内的信息中确定的；块分类模块，所述块分类模块被配置成根据这些块各自的配准置信等级及其变化程度 中的一者或两者而将这些块分类为多个不同类别；增强模式选择模块，所述增强模式选择模块配置成根据这些块各自的分类为这些块选 择单独的增强模式；以及增强模式应用模块，所述增强模式应用模块配置成将选定的增强模式应用于这些块以 增强所述目标图像。
11.如权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，还包括块比较模块，所述块比较模块配置成确定这些块的变化并判断这些块的变化是否落在 预定义变化程度之下；以及其中所述块分类模块进一步配置成将其变化落在预定义变化程度之下的那些块分类 为平坦区并将其变化超出预定义变化程度的那些块分类为带纹理区。
12.如权利要求11所述的图像处理装置，其特征在于，所述块比较模块进一步配置成 使用多个分辨率相当低的辅助帧来执行分类为带纹理区的那些块的运动估计操作，以计算 那些块的配准置信等级，从而判断配准置信等级是否落在预定义置信等级之下；以及其中所述块分类模块进一步配置成将其变化超出预定义置信等级的那些块分类为良 好配准的。
13.如权利要求12所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像分割模块进一步配置 成判断其配准置信等级落在预定义置信等级之下的那些块是否是可进一步再分割的，并将 能进一步再分割的那些块分割成更小尺寸块；以及其中所述块分类模块进一步配置成将不可进一步分割的那些块分类为不可匹配的。
14.一种计算机可读存储介质，其上内嵌有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计 算机程序实现一种用于处理来自多个分辨率相当低的辅助帧的超分辨率目标图像的方法，所述一个或多个计算机程序包括计算机可读代码，用以将所述目标图像分割成多个适应尺寸的块，其中基于从多个辅助帧内所包含的信息中 获得的块配准置信等级，适应性地调整这些块的尺寸；根据这些块各自的配准置信等级及其变化程度中的一者或两者，将这些块分类成多个 不同的类别；根据这些块各自的类别，选择设计成增强这些块的单独的增强模式；以及 对这些块应用选定的增强模式以增强所述目标图像；以及 输出增强的目标图像。
15.如权利要求14所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个计算机 程序进一步包括计算机可读代码，用以将这些块分类为平坦区、良好配准区和不可匹配区中的一者。
全文摘要
在一种处理来自多个分辨率相当低的辅助帧的超分辨率目标图像的方法中，将目标图像分割成多个适应尺寸的块，这些块的尺寸是基于从包含在多个辅助帧中的信息获得的块的配准置信等级。根据块的各配准置信等级及其变化程度中的一者或两者而将块分类成多个不同的类别；另外，根据块的各个类别选择设计成增强块的不同增强模式并将其应用于块以增强目标图像。
文档编号G06T5/50GK102057398SQ200880129834
公开日2011年5月11日 申请日期2008年6月13日 优先权日2008年6月13日
发明者D·R·特雷特, 唐亮, 苏 衡 申请人:上海惠普有限公司, 惠普发展公司，有限责任合伙企业