一种基于主结构分离的稀疏表示图像超分辨率重建方法与流程

文档序号:19658666发布日期:2020-01-10 20:47阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于主结构分离的稀疏表示图像超分辨率重建方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)用rtv(relativetotalvariation)分解输入图像i,分解成主结构部分s与纹理部分t;

(2)将主结构部分重建以获取hr主结构图像sh;

(3)将纹理部分重建以获取hr纹理图像th;

(4)将hr主结构图像sh与hr纹理图像th相加得到hr图像ih0=sh+th;

(5)对hr图像ih0进行全局优化处理,求解下式:

其中ih为要求解的hr图像,为最终满足要求的hr图像,u为图像退化矩阵,最终得到hr重建图像

2.根据权利要求1所述的基于主结构分离的稀疏表示图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述步骤(1)的具体过程为:

令输入图像为i,最终获得主结构图像为s,像素的索引为p,则rtv的目标函数可以表示为:

其中(sp-ip)2项用来保持主结构图像与原图像之间的相似性,λ为正则平衡参数,ε为极小值,用来维持稳定解,正则项包含两个不同的变分估计和φ,分别有如下的具体形式:

其中r(p)为以像素p为中心的矩形区域,q则属于r(p),是窗口全变分,用来衡量窗口r(p)内绝对的空间差异;而φ为窗口固有变分,代表窗口内整体的差异,gp,q为权重函数,用来衡量空间内的相关性,gp,q可以表示为:

其中x和y指像素点在窗口内的坐标,σ则用来控制空间尺度,通过调整λ和σ的值,我们可以获得不同的图像分解能力,同时,通过组合和φ,构建新的正则项即rtv项,可以非常有效的突出主结构部分,最后通过求解式(2)即可获得主结构图像s,以及纹理图像t=i-s。

3.根据权利要求1所述的基于主结构分离的稀疏表示图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述步骤(2)中主结构部分重建以获取hr主结构图像sh的具体过程为:

(3.1)利用kvsd字典学习算法训练得到主结构高低分辨率字典对

(3.2)将所述主结构部分s进行双三次插值放大得到sm;

(3.3)通过特征提取算子forstner提取sm的特征smf;

(3.4)对于smf中的每个小块smf,利用omp算法求解下属最优化问题:

获得高分辨率图像块smf在字典下的稀疏表示系数其中z表示稀疏表示系数,λ为正则化系数;

(3.5)根据公式得到重建的hr主结构图像块sh,将所有的hr主结构图像块sh在hr网格上进行重组,对重叠区进行评价处理,得到hr主结构图像sh。

4.根据权利要求1所述的基于主结构分离的稀疏表示图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述步骤(3)中纹理部分重建以获取hr纹理图像th的具体过程为:

(4.1)对外部hr训练样本图像进行降采样,得到lr图像

(4.2)对进行基于相关全变分rtv分解,获得主结构图像

(4.3)利用主结构重建方法对进行重建,得到hr主结构图像

(4.4)用外部hr训练样本图像减去得到hr主结构图像以获取hr纹理图像

(4.5)对lr图像进行升采样,得到

(4.6)通过特征提取算子f提取并获得特征

(4.7)对进行ksvd联合字典学习,得到纹理高低分辨率字典

(4.8)将输入图像i进行双三次插值放大得到im;

(4.9))通过特征提取算子forstner提取im的特征imf;

(4.10)对imf中的每个小块imf,利用正交匹配追踪omp算法解下述最优化问题:

获得高分辨率图像块imf在字典下的稀疏表示系数其中z表示稀疏表示系数,λ为正则化系数;

(4.11)根据公式得到重建的hr纹理图像块th;

(4.12)将所有的hr纹理图像块th在hr网格上进行重组,对重叠区域进行平均处理,得到hr纹理图像th。

5.根据权利要求3或4所述的基于主结构分离的稀疏表示图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述kvsd算法的具体过程为:

将目标函数泛化为下式:

其中p为需要训练的输入图像块集合,d为字典,稀疏系数zi为系数矩阵z中的列向量,固定字典d,令di为d中的第i列,为z中的第i行,假设要更新第k个原子dk,则目标函数可以调整为:

其中k为字典d中的原子数,为稀疏系数矩阵z中与dk相乘的第k行,矩阵ek则表示去掉原子dk的成分在所有样本中造成的误差,对ek和作变换,引入ωk来记录p中在进行稀疏表示时使用过原子dk的图像块,即:

定义一个大小为n×|ωk|的矩阵ωk,其中n为p中图像块的个数,使ωk在(ωk(i),i)处为1,其余地方为0,并且令中只保留非零位置系数,ek只保留与中非零位置相乘后得到的项,然后将式(8)乘上ωk,可得到:

再对进行奇异值分解svd(singularvaluedecomposition)分解:然后用矩阵u的第一列来更新原子dk,字典更新后通过omp算法得到新的稀疏表示系数,然后重复迭代字典原子更新过程直到所有原子均得到更新,并获得最终的字典d。

6.一种计算机可读取介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序执行时实现如权利要求2-4任一项所述方法的步骤。

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