图像处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 在图像处理技术中，经常需要将低分辨率图像重建出对应的高分辨率图像。
[0003] 现有技术将同一图像的多张图片分别划分成大小相同的多个图像块，从多个图像 块中随机选取部分图像块构成样本集，每个图像块是样本集中的一个样本，通过样本集最 小化目标函数
，得到低分辨率字典 D1和高分辨率字典化；将待处理的低分辨率图像同样分成大小相同的多个目标图像块，依 据一个目标图像块和低分辨率字典D1得到稀疏系数α,由α和化得到该目标图像块对 应的高分辨率目标图像块，由每个目标图像块对应的高分辨率目标图像块构成高分辨率目 标图，实现低分辨率图像重建出对应的高分辨率图像。
[0004] 但是从多个图像块中随机选取部分图像块构成样本集，会造成样本集具有很大随 机性，可能有些区域的特征不能被较好地表达，导致重建出的高分辨率图像的分辨率没有 显著提高。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例提供一种图像处理方法及装置，W使重建出的高分辨率图像的分辨 率显著提高。
[0006] 本发明实施例的一个方面是提供一种图像处理方法，包括：
[0007] 依据图片集生成通用字典，将所述图片集分成显著训练集和边缘训练集，依据所 述显著训练集生成显著字典，依据所述边缘训练集生成边缘字典，所述图片集包括同一物 体的多张图片；
[0008] 将所述同一物体的待处理图像分成显著区域、边缘区域和剩余区域；
[0009] 依据所述显著区域与所述显著字典生成高分辨率显著区域，依据所述边缘区域与 所述边缘字典生成高分辨率边缘区域，依据所述剩余区域与所述通用字典生成高分辨率剩 余区域，且所述高分辨率显著区域、所述高分辨率边缘区域和所述高分辨率剩余区域构成 目标高分辨率图像。
[0010] 本发明实施例的另一个方面是提供一种图像处理装置，包括：
[0011] 训练模块，用于依据图片集生成通用字典，将所述图片集分成显著训练集和边缘 训练集，依据所述显著训练集生成显著字典，依据所述边缘训练集生成边缘字典，所述图片 集包括同一物体的多张图片；
[0012] 图像分割模块，用于将所述同一物体的待处理图像分成显著区域、边缘区域和剩 余区域；
[0013] 处理模块，用于依据所述显著区域与所述显著字典生成高分辨率显著区域，依据 所述边缘区域与所述边缘字典生成高分辨率边缘区域，依据所述剩余区域与所述通用字典 生成高分辨率剩余区域，且所述高分辨率显著区域、所述高分辨率边缘区域和所述高分辨 率剩余区域构成目标高分辨率图像。本发明实施例提供的图像处理方法及装置，通过将图 片集分成显著训练集和边缘训练集，利用字典学习方法依据图片集生成通用字典，依据显 著训练集生成显著字典，依据边缘训练集生成边缘字典，并将待处理图像分成显著区域、边 缘区域和剩余区域，通过显著区域与显著字典生成高分辨率显著区域，通过边缘区域与边 缘字典生成高分辨率边缘区域，通过剩余区域与通用字典生成高分辨率剩余区域，由高分 辨率显著区域、高分辨率边缘区域和高分辨率剩余区域构成目标高分辨率图像，即将图片 集进行区域划分W得到不同区域的字典，将待处理图像进行分区，针对不同区域利用对应 区域的字典进行高分辨率区域重建，相对于不划分区域随机选取部分图像块构成样本集进 行字典学习得出字典，且对待处理图像不同的区域均利用该字典进行高分辨率重建，使重 建出的高分辨率图像的分辨率显著提高，即采用本实施例的图像处理方法，由于对图片的 各个区域都进行了相应的高分辨率处理，使得处理后的图片的分辨率显著提高。
【附图说明】
[0014] 图1为本发明实施例提供的图像处理方法流程图；
[0015] 图2为本发明另一实施例提供的图像处理方法流程图；
[0016] 图3为本发明实施例提供的图像处理装置结构图；
[0017] 图4为本发明另一实施例提供的图像处理装置结构图；
[0018] 图5为本发明另一实施例提供的图像处理装置结构图。
【具体实施方式】
[0019] 图1为本发明实施例提供的图像处理方法流程图。本发明实施例针对低分辨率图 像进行处理W重建对应的高分辨率图像，具体的图像处理方法步骤如下：
[0020] 步骤S101、依据图片集生成通用字典，将图片集分成显著训练集和边缘训练集，依 据显著训练集生成显著字典，依据边缘训练集生成边缘字典；
[0021] 图片集包括同一物体不同角度的图片，即图片集包括同一物体的多张图片，利用 字典学习方法依据图片集生成通用字典；另外，针对每张图片识别出显著区域和边缘区域， 图片集中各图片分别对应的显著区域构成显著训练集，图片集中各图片分别对应的边缘区 域构成边缘训练集；利用字典学习方法依据显著训练集生成显著字典，依据边缘训练集生 成边缘字典。
[0022] 步骤S102、将待处理图像分成显著区域、边缘区域和剩余区域；
[0023] 对于待处理图像，将其分成显著区域、边缘区域和剩余区域，显著区域是显著度超 过阔值的像素点构成的区域，边缘区域是依据边缘检测算法检测出的图像边缘周围预定宽 度的区域，剩余区域是待处理图像中除显著区域、边缘区域之外的区域。
[0024] 步骤S103、依据显著区域与显著字典生成高分辨率显著区域，依据边缘区域与边 缘字典生成高分辨率边缘区域，依据剩余区域与通用字典生成高分辨率剩余区域，且高分 辨率显著区域、高分辨率边缘区域和高分辨率剩余区域构成目标高分辨率图像。
[00巧]针对待处理图像中的显著区域，利用显著字典生成高分辨率显著区域；针对待处 理图像中的边缘区域，利用边缘字典生成高分辨率边缘区域；针对待处理图像中的剩余区 域，利用通用字典生成高分辨率剩余区域；高分辨率显著区域、高分辨率边缘区域和高分辨 率剩余区域构成最终重建的目标高分辨率图像。
[0026] 该待处理图像是图片集外该物体对应的新的图片。
[0027] 本发明实施例通过将图片集分成显著训练集和边缘训练集，利用字典学习方法依 据图片集生成通用字典，依据显著训练集生成显著字典，依据边缘训练集生成边缘字典，并 将待处理图像分成显著区域、边缘区域和剩余区域，通过显著区域与显著字典生成高分辨 率显著区域，通过边缘区域与边缘字典生成高分辨率边缘区域，通过剩余区域与通用字典 生成高分辨率剩余区域，由高分辨率显著区域、高分辨率边缘区域和高分辨率剩余区域构 成目标高分辨率图像，即将图片集进行区域划分W得到不同区域的字典，将待处理图像进 行分区，针对不同区域利用对应区域的字典进行高分辨率区域重建，相对于不划分区域随 机选取部分图像块构成样本集进行字典学习得出字典，且对待处理图像不同的区域均利用 该字典进行高分辨率重建，使重建出的高分辨率图像的分辨率显著提高，即采用本实施例 的图像处理方法，由于对图片的各个区域都进行了相应的高分辨率处理，使得处理后的图 片的分辨率显著提高。
[0028] 在上述实施例的基础上，通用字典包括通用低分辨率字典和通用高分辨率字典， 显著字典包括显著低分辨率字典和显著高分辨率字典，边缘字典包括边缘低分辨率字典和 边缘高分辨率字典。
[0029] 依据图片集生成通用字典包括；将图片集中的各图片分成多个相同大小的图像 块，各图片分别对应的多个图像块构成图像块集；从图像块集中选取η个图像块构成第一 样本集Χ6，η> 1，从第一样本集沪中选取m个图像块生成矩阵Df，1，依据矩阵 ￡)6通过第一目标函数
获 得通用高分辨率字典巧\其中α 6表示第一稀疏系数，λ表示初始系数；将m个图像块分 别进行放大处理生成矩阵巧6，依据矩阵马6