一种超分辨率重构方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种超分辨率重构方法，该方法包括以下步骤：获取目标太赫兹图像；对目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像；按照预设规则，将多个子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理；将处理后的多个子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像。将目标太赫兹图像进行分割后，针对不同子图像进行相应的超分辨率处理。在提升图像分辨率的同时还可减少计算机资源的浪费，提升图像处理效率。本发明专利技术还公开了一种超分辨率重构装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

Super resolution reconstruction method, device, device and readable storage medium

The invention discloses a super-resolution reconstruction method, which comprises the following steps: acquiring the target terahertz image; segmenting the target terahertz image to obtain a plurality of sub-images; inputting several sub-images into the corresponding super-resolution processing model according to the preset rules for processing; and processing the target terahertz image after processing. Multiple sub images are reconstructed to get super-resolution terahertz images. After the target terahertz image is segmented, corresponding super-resolution processing is done for different sub images. While improving the image resolution, it can also reduce the waste of computer resources and enhance the efficiency of image processing. The invention also discloses a super-resolution reconstruction device, a device and a readable storage medium, which have corresponding technical effects.

【技术实现步骤摘要】
一种超分辨率重构方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及安全检查
，特别是涉及一种超分辨率重构方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
太赫兹时域光谱检测技术可以对非金属物质实现穿透性、无损探测。通过分析含有物质物理性质和化学性质的太赫兹光谱信息，可识别出检测物中是否藏有毒品、易燃品或炸弹等违禁物品。但是，太赫兹时域光谱检测技术产生的太赫兹图像存在着一个比较明显的问题，即图像的分辨率比较低。较低的分辨率不利于获取和检测太赫兹图像中的危险品。现有的超分辨率处理技术，需要占用大量的计算机资源和较长处理时间为太赫兹图像提升分辨率，这会导致安检速度过慢，存在安检效率低等问题，显然不利实时安检。综上所述，如何有效地提高太赫兹图像分辨率等问题，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种超分辨率重构方法、装置、设备及可读存储介质，以提高太赫兹图像分辨率。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种超分辨率重构方法，包括：获取目标太赫兹图像；对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像；按照预设规则，将多个所述子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理；将处理后的多个所述子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像。优选地，对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像，包括：将所述目标太赫兹图像按照1:2:1的比例，分割为上部子图像、中部子图像和下部子图像。优选地，对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像，包括：将所述目标太赫兹图像按照1:1:1的比例，分割为左部子图像、中部子图像和右部子图像。优选地，所述按照预设规则，将多个所述子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理，包括：将属于预设关键部分的子图像输入第一超分辨率图像处理模型，将不属于所述预设关键部分的子图像输入第二超分辨率图像处理模型，以提高分辨率；其中，所述第一超分辨率图像处理模型为递归神经网络处理模型，所述第二超分辨率图像处理模块为卷积神经网络处理模型。优选地，所述将处理后的多个所述子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像，包括：将处理后的多个所述子图像按照分割的相应位置进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像。优选地，所述获取目标太赫兹图像，包括：获取原始太赫兹图像；对所述原始太赫兹图像做背景差分处理，获得目标太赫兹图像。优选地，所述对所述原始太赫兹图像做背景差分处理，获得目标太赫兹图像，包括：计算所述原始太赫兹图像对应的矩阵与预设背景矩阵的差分矩阵；遍历所述差分矩阵中所有元素，并将元素值大于预设阈值的元素集合对应的图像确定目标太赫兹图像。一种超分辨率重构装置，包括：目标太赫兹图像获取模块，用于获取目标太赫兹图像；图像分割模块，用于对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像；超分辨率处理模块，用于按照预设规则，将多个所述子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理；图像重构模块，用于将处理后的多个所述子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像。一种超分辨率重构设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述超分辨率重构方法的步骤。一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述超分辨率重构方法的步骤。应用本专利技术实施例所提供的方法，获取目标太赫兹图像；对目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像；按照预设规则，将多个子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理；将处理后的多个子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像。考虑到实际应用中，一张太赫兹图像中，要进行识别的物体仅占整个太赫兹图像中的一部分。因此，在做提高目标太赫兹图像的分辨率处理前，可先分割目标太赫兹图像，然后将分割后得到的子图像按照预设规则，分别输入相应的超分辨率处理模型中进行处理。即，可将属于不同位置部分的子图像使用不同的超分辨率处理模型。具体的，可将关键子图像输入高精度的超分辨率处理模型进行处理，得到更为细致的图像，而对于非关键部分的子图像则进行简单的超分辨率处理模型进行处理。然后，将分别进行超分辨率处理之后的子图像进行重构，最终获得超分辨率的太赫兹图像。重点提高部分图像的分辨率，可减少计算机资源的浪费，提升图像处理效率。基于该太赫兹图像做进一步的物体识别时，还可提高识别的准确率。相应地，本专利技术实施例还提供了与上述超分辨率重构方法相对应的超分辨率重构装置、设备和可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中一种超分辨率重构方法的实施流程图；图2为本专利技术实施例中一种超分辨率重构方法中图像分割示意图；图3为本专利技术实施例中另一种超分辨率重构方法的实施流程图；图4为本专利技术实施例中一种超分辨率重构方法中图像重构示意图；图5为本专利技术实施例中另一种超分辨率重构方法的实施流程图；图6为本专利技术实施例中一种递归神经网络处理模型示意图；图7为本专利技术实施例中一种卷积神经网络处理模型示意图；图8为本专利技术实施例中一种超分辨率重构装置的结构示意图；图9为本专利技术实施例中一种超分辨率重构设备的结构示意图。具体实施方式本专利技术的核心是提供一种超分辨率重构方法，将目标太赫兹图像进行分割，分为多个部分图像，然后将分割得到的多个部分图像输入不同的超分辨率处理模型中，最后将输出的高分辨率图像进行重构，得到最终的高分辨率图像。如此，便可快速有效的提升太赫兹图像的分辨率，更有利于物体识别。本专利技术的另一核心是提供一种超分辨率重构装置、设备和可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一：请参考图1，图1为本专利技术实施例中一种超分辨率重构方法的流程图，该方法包括以下步骤：S101、获取目标太赫兹图像。其中，太赫兹(terahertz，THz)是波动频率单位之一，又称为太赫，或太拉赫兹。本专利技术实施例中所指的太赫兹图像即为通过太赫兹成像技术获得的图像。需要说明的是太赫兹能量很小，不会对物质产生破坏作用。获取目标太赫兹图像的方式可以为利用太赫兹成像技术实时采集的太赫兹图像，也可以从预设的图像库中读取预先采集并存储的太赫兹图像。当然，目标太赫兹图像可以为直接采集得到的初始图像，也可以是经过一系列处理之后的太赫兹图像。S102、对目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像。在实际应用中，可以发现太赫兹图像中的重要信息，即物体影像基本都分布在太赫兹图像中的中间部分。因此，在进行图像超分辨率处理时，可重点针对具有物体影像的中间部分。而其他出现物体影像可能性较小的边缘部分则无需进行较高精度的图像处理。如此，便可以重点增强物体影像的分辨率，而不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超分辨率重构方法，其特征在于，包括：获取目标太赫兹图像；对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像；按照预设规则，将多个所述子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理；将处理后的多个所述子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像。

【技术特征摘要】
1.一种超分辨率重构方法，其特征在于，包括：获取目标太赫兹图像；对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像；按照预设规则，将多个所述子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理；将处理后的多个所述子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像。2.根据权利要求1所述的超分辨率重构方法，其特征在于，对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像，包括：将所述目标太赫兹图像按照1:2:1的比例，分割为上部子图像、中部子图像和下部子图像。3.根据权利要求1所述的超分辨率重构方法，其特征在于，对所述目标太赫兹图像进行分割处理，获得多个子图像，包括：将所述目标太赫兹图像按照1:1:1的比例，分割为左部子图像、中部子图像和右部子图像。4.根据权利要求1所述的超分辨率重构方法，其特征在于，所述按照预设规则，将多个所述子图像分别输入到相应的超分辨率处理模型中进行处理，包括：将属于预设关键部分的子图像输入第一超分辨率图像处理模型，将不属于所述预设关键部分的子图像输入第二超分辨率图像处理模型，以提高分辨率；其中，所述第一超分辨率图像处理模型为递归神经网络处理模型，所述第二超分辨率图像处理模块为卷积神经网络处理模型。5.根据权利要求1所述的超分辨率重构方法，其特征在于，所述将处理后的多个所述子图像进行重构，获得超分辨率的太赫兹图像，包括：将处理后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：程良伦，卢志豪，吴衡，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44