一种基于多元结构的图像复原方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多元结构的图像复原方法，本发明专利技术包括两个阶段：(1)采用K均值方法对训练样本进行聚类，采用主分量分析法训练得到K类主分量分析子字典；(2)结合信号稀疏表示，在图像复原模型中引入多元结构，包括局部结构、非局部结构和边缘结构作为模型的约束项，建立图像稀疏表示系数的最优模型，求解表示系数并由结合子字典重构图像。本发明专利技术有益的效果：本发明专利技术采用多元结构作为约束应用于图像复原模型，提高了复原图像边缘细节处的重建结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，涉及图像复原的方法，更具体说，它涉及一种基于 多元结构的图像复原方法。
技术介绍
图像在传输、处理、记录等过程中，由于模糊、下采样、噪声等影响，会使图像质量 下降。图像质量下降的过程，称之为图像退化。 图像退化模型可以表示为： Y = SBX+n 上式中，X为原始高质量图像，B为模糊算子，S是下采样矩阵，η是加性高斯白噪 声，Y为退化图像。图像复原就是根据退化图像Y求解未知高质量图像X的过程，是图像退 化过程的逆过程。I表示单位矩阵，当S = B = I时，求解高质量图像X的过程就成为图像 去噪过程；当S = I，B为模糊算子时，上述问题就成为图像去模糊；当S为下采样矩阵，B为 模糊算子时，上述问题就成为图像超分辨率问题。 图像复原是指从低质量图像中重建出高质量图像的过程，该过程是一个病态反问 题，引入图像先验知识有助于求解该问题。图像的一个重要先验知识是图像具有局部自相 似性，但是它仅仅分析了与观测像素相近区域的像素点，忽略了与观测像素相距较远区域 内像素的相似性。图像边缘信息是高质量图像的重要组成部分，模糊后的图像和低分辨率 图像丢失本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多元结构的图像复原方法，其特征在于：该方法包括以下各步骤：步骤1：训练K类主分量分析子字典，将训练样本图像进行分块处理，分成大小为的相互重叠图像子块并向量化后表示为xi∈Rp，进一步包括：步骤101：对图像子块进行筛选，获得标准差大于等于Δ的子块记为X＝[x1,x2,…xM]；步骤102：对图像子块进行高通滤波，提取图像子块的高频信息并作为训练样本，获得的子块记为Xh=x1h,x2h,...,xMh,;]]>步骤103：对输入的M个图像子块进行K均值聚类，采用主分量分析法为每一类训练一个主分量分析子字典，得到K个类中心和子字典，分别记为μm、Φm，m＝1…K；步骤2：图像复原重建，进一...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈华华，吴志坚，严军荣，
申请(专利权)人：三维通信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33