一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法，该方法利用拉普拉斯分布观测模型并在变分贝叶斯的理论框架下获得，包括：1)利用上次迭代的高分辨率图像和相对运动参数更新辅助变量、先验参数和超先验参数；2)利用上次迭代的高分辨率图像、先验参数和超先验参数来更新相对运动参数；3)利用更新的辅助变量、先验参数、超先验参数和相对运动参数来更新高分辨率图像。与传统的图像分辨率增强算法相比，本发明专利技术利用拉普拉斯观测模型的稀疏特性和中值滤波特性能够很好的抑制和去除低分辨率图像中的脉冲噪声和运动野值点，因而增强方法具有更好的鲁棒性，更有利于分辨率增强方法的工程实现。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法
本专利技术涉及一种基于多幅图像集合的鲁棒的分辨率增强方法，特点是模型先验参数自适应的图像分辨率增强方法，并且该方法对模型误差、运动野值点和脉冲噪声具有更好的鲁棒性，广泛用于医学成像、遥感、监视和天文观察等领域。属于图像处理、计算机视觉和计算成像

技术介绍
图像空间分辨率是评价图像质量的重要指标，高空间分辨率图像为接下来的检测、识别和跟踪等应用提供更加丰富的信息。因而，获取高空间分辨率的图像成像设备具有重要的价值。由奈克斯特采样定理，数字成像设备获取的数字图像的空间分辨率决定于成像设备光学子系统的带宽以及光电转换子系统的空间采样频率。传统的提高数字成像设备空间分辨率最直接的解决方案有：1)增加光学子系统的带宽；2)增加光电转换子系统的空间采样频率。这些方案通常会大幅增加成像设备的体积或者成本。在低成本或者小薄轻巧的成像需求下，利用这些方案来直接提高成像系统分辨率较为困难。另一方面，由摩尔定律计算机的成本越来越低并且处理能力越来越强，把廉价的计算技术融入成像系统已经成为必然趋势。基于低成本和小薄轻巧的光学成像系统并结合计算机，通过信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、对于给定的参考帧，利用低分辨率图像集进行图像相对运动参数、模型先验参数、辅助变量和高分辨率图像的初始化；步骤二、利用序列图像迭代求解图像相对运动参数、模型先验参数和高分辨率图像的分布，包括相应求解量的均值和方差，具体迭代步骤如下：步骤(21)使用上次迭代的高分辨率图像分辨和图像相对运动参数获得辅助变量和模型先验参数分布的更新；步骤(22)使用上次迭代的高分辨率图像和步骤(21)中更新的模型先验参数获得图像相对运动参数分布的更新；步骤(23)使用步骤(21)中更新的辅助变量、模型先验参数分布和步骤(22)中更新的图...

【技术特征摘要】
1.一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、对于给定的参考帧，利用低分辨率图像集进行图像相对运动参数、模型先验参数、辅助变量和高分辨率图像的初始化；步骤二、利用序列图像迭代求解图像相对运动参数、模型先验参数和高分辨率图像的分布，包括相应求解量的均值和方差，具体迭代步骤如下：步骤(21)使用上次迭代的高分辨率图像分辨和图像相对运动参数获得辅助变量和模型先验参数分布的更新；步骤(22)使用上次迭代的高分辨率图像和步骤(21)中更新的模型先验参数获得图像相对运动参数分布的更新；步骤(23)使用步骤(21)中更新的辅助变量、模型先验参数分布和步骤(22)中更新的图像相对运动参数分布获得高分辨率图像分布的更新；步骤三、判断迭代停止条件时，若不满足继续步骤二中的迭代；若迭代停止条件满足，停止迭代，取迭代结果中的高分辨率图像的均值作为高分辨率图像测最优估计。2.根据权利要求1所述的一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法，其特征在于：步骤(21)中所述的使用上次迭代的高分辨率图像分辨和图像相对运动参数获得辅助变量和模型先验参数分布的更新，辅助变量和模型先验参数的更新依赖于图像和图像中噪声的局部特征。3.根据权利要求1所述的一种基于多幅图像的鲁棒的图像分辨率增强方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：闵雷，杨平，董理治，刘文劲，王帅，许冰，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：四川,51