专利汇可以提供一种基于局部回归模型的图像超分辨率重建方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于局部回归模型的图像超 分辨率 重建方法,首先,对输入低分辨率图像,高斯低通滤波得到其低频带图像,双立方插值得到输出高分辨率图像的近似低频带图像。其次,重建时对高分辨率图像的低频带图像中每个图像 块 应用一阶回归模型,回归模型中高/低图像间的映射函数可对输入图像通过 机器学习 的方法得到,即利用输入低分辨率图像及其低频带图像对应 位置 采样 得到对应位样本图像块对进行字典训练。最后,重建图像块的非局部自相似块分别应用一阶回归模型,加权综合得到重建的高分辨率图像块。本发明所提出方法无需利用外部图像模型,而是利用输入图像自身学习得到先验模型,依此模型重建出的高分辨图像取得了较好的主客观重建效果。,下面是一种基于局部回归模型的图像超分辨率重建方法专利的具体信息内容。
1.一种基于局部回归模型的图像超分辨率重建方法,其特征在于,包括如下步骤,步骤1:读入待重建低分辨率图像X0,放大因子s;
步骤2:对X0高斯低通滤波得到其低频带图像Y0,对X0双立方插值近似输出高分辨率图像的低频带图像Y;
步骤3:对Y划分成互相重叠的大小为a×a的图像块y;
步骤4:根据步骤3得到的图像块y的位置(i,j)找到其在Y0中的对应位(ir,jr),其中得到y在Y0和X0中的对应位相似样本块对{y0,x0};
步骤5:由一阶局部回归模型计算步骤3得到的图像块y的高分辨率图像块x,公式如下:
步骤6:计算步骤3得到的图像块y的非局部自相似块的对应位相似样本块对组分别执行步骤5,将计算结果加权求和,公式如下:
权值wp可通过共轭梯度法求解下列公式得到:
其中, w=[w1,w2,...wp,...wJ];
步骤7:对所有像素重叠的高分辨率图像块x叠加平均,得到高分辨率图像X。
2.根据权利要求1所述的基于局部回归模型的图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述步骤5中映射梯度函数 利用对应位图像块对通过机器学习的方法得到字典,来表示图像的先验模型,方法如下:
步骤501)从输入图像X0、其低频带图像Y0的对应位置采样得到Q个对应位样本图像块对步骤502)将x0与y0之间的残差作为字典训练中高分辨率样本块向量
字典训练中的低分辨率样本块向量是 将两组训练样本联合起来同时训练,则用于字典训练的图像块对为 其中norm(.)为归一化处理,M、N分
别为高、低图像特征块的矢量维数;
步骤503)目标字典为 用高斯随机矩阵初始化字典D∈R(M+N)×K,其中Dh∈RM×K,Dl∈RN×K,K为字典中原子的个数,D的每列需作归一化处理;
步骤504)迭代直至收敛:
a)固定D,用线性规划方法更新Λ;
b)固定Λ,用Lasso算法更新D:
步骤505)得到高低字典对{Dh,Dl};
步骤506)对于待重建图像块y,由下式求出其对应位样本块对{y0,x0}在低分辨率字典Dl下的稀疏解向量
其中,F是特征提取算子,是将下列一维滤波器组应用到图像上得到的响应的综合;一维滤波器组函数为:
f1=[-1,0,1],f2=f1T,f3=[-1,2,-1],f4=f3T (7)
步骤507)对于待重建图像块y,其对应位样本块对{y0,x0}的映射梯度函数 为:
3.根据权利要求1所述的基于局部回归模型的图像超分辨率重建方法,其特征在于,所述方法的步骤6中图像块y的非局部自相似块的搜索方法如下:
步骤601)以(ir,jr)为中心,在Y0上一个13*13大小的窗内对所有块计算其与待重建块间的欧式距离
步骤602)如有dp≤t,块 被选为y的非局部相似块,其中t是预设的阈值,或者 是与y最相似的前J个块。
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