【技术实现步骤摘要】
一种基于智能先验的图像超分辨率重建方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于智能先验的图像超分辨率重建方法及装置。
技术介绍
对于序列图像超分辨率这一问题，从数学角度来看，它属于一个逆问题，即根据部分观测结果来反推原始问题的唯一解。逆问题的最大难点在于它的不适定性：从已知的观测条件所求出的问题的解并不唯一。这就使得必须从问题的本质出发，对解进行约束。对于序列图像超分辨问题，它的解是推断一幅高分辨率图像，因此，必须考虑高分辨率图像的特点。现有技术中通常用以下的模型进行求解，它的依据是能量泛函最小：其中,Yk为低分辨率观测图像，图像大小M×N，X为原始高分辨率图像，图像大小qM×qN，q为内插因子，q>1，D为高分辨率到低分辨率图像的欠采样，Sk表示降质模型，K＝1，……N。在这一模型中，第一项数据项表示重建误差项，第二项是正则化项，基于先验知识及图像统计特性进行定义。正则化系数λ用于平衡保真项和正则项。是算法设计的关键，是序列图像超分辨率算法能够有效的保证。目前，各种有效的超分辨算法都是根据高分辨率图像的特点来提出合适的正则化项来对解X进行约...
【技术保护点】
1.一种基于智能先验的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：利用基于学习的单帧超分辨率方法对低分辨率图像Yk进行超分辨率重建，得到重建后的高分辨率图像Xk；将所述高分辨率图像Xk用于对序列图像Yk信息融合超分辨率重建的正则化条件补充，实现序列图像超分辨率重建。
【技术特征摘要】
1.一种基于智能先验的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：利用基于学习的单帧超分辨率方法对低分辨率图像Yk进行超分辨率重建，得到重建后的高分辨率图像Xk；将所述高分辨率图像Xk用于对序列图像Yk信息融合超分辨率重建的正则化条件补充，实现序列图像超分辨率重建。2.根据权利要求1所述的一种基于智能先验的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述将所述高分辨率图像Xk作为用于图像超分辨率重建的正则化函数的补充先验条件的步骤具体包括：根据所述高分辨率图像Xk构建补充先验模型，所述补充先验模型为：||Xk-X||；其中，X为原始高分辨率图像，Xk为重建后的高分辨率图像。3.根据权利要求1所述的一种基于智能先验的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述将所述高分辨率图像Xk作为用于图像超分辨率重建的正则化函数的补充先验条件的步骤具体包括：根据所述高分辨率图像Xk构建补充先验模型，所述补充先验模型为：其中Ωk为Xk的所...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵俊保，陈晓燕，邢相薇，蔡琳，马璐，陈雪华，赵亮，李志欣，穆志勇，
申请(专利权)人：中国人民解放军六一六四六部队，
类型：发明
国别省市：北京,11
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