一种高分辨率图像重建方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种高分辨率图像重建方法、装置，通过获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像；分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像；对所述插值图像进行特征检测，获取至少一个特征区域；并对所述特征区域进行剪裁，获取特征区域图像；将所述特征区域图像分别输入对应的对抗生成网络GAN，得到至少一个特征区域重建图像；将所述至少一个特征区域重建图像与所述第一重建图像进行拼接，得到最终重建图像。通过一方面基于颜色信息对于主图像进行重建，针对不同光线对于图像的不同颜色通道的影响进行分别重建；另一方面对于图像的局部特征区域进行重建，保证图像高分辨率重建效果。分辨率重建效果。分辨率重建效果。

【技术实现步骤摘要】
一种高分辨率图像重建方法、装置


[0001]本专利技术涉及一图像重建
，尤其涉及一种高分辨率图像重建方法、装置。

技术介绍

[0002]图像高分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像高分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像高分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像高分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像高分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。
[0003]基于重建的高分辨率方法的基础是均衡及非均衡采样定理。它假设低分辨率的输入采样信号(图像)能很好地预估出原始的高分辨率信号(图像)。绝大多数高分辨率算法都属于这一类，其中主要包括频域法和空域法。而现有技术的重建技术，主要进行插值，其并针对不同的图像颜色通道执行相应的重建，导致重建效果差，且对于局部细节的重建也不突出，从而存在图像高分辨率重建效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种高分辨率图像重建方法、装置，通过在进行图像高分辨率重建时，一方面基于颜色信息对于主图像进行重建，针对不同光线对于图像的不同颜色通道的影响进行分别重建；另一方面，为了保留细节，对于图像的局部特征区域进行重建，从而解决图像高分辨率重建效果不佳的技术问题。
[0005]本专利技术的技术方案如下：
[0006]一种高分辨率图像重建方法，包括如下步骤：
[0007]S1，获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像；
[0008]S2，分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像；
[0009]S3，对所述插值图像进行特征检测，获取至少一个特征区域；并对所述特征区域进行剪裁，获取特征区域图像；
[0010]S4，将所述特征区域图像分别输入对应的对抗生成网络GAN，得到至少一个特征区域重建图像；
[0011]S4，将所述至少一个特征区域重建图像与所述第一重建图像进行拼接，得到最终重建图像。
[0012]优选的，所述获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像，包括：基于预设的放大倍率，对所述原始图像进行上采样操作。
[0013]优选的，所述分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像，包括：
[0014]将所述Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像分别输入对应的Y通道全图像对抗生成网络GAN、Cb通道全图像对抗生成网络GAN、Cr通道全图像对抗生成网络GAN，形成对应的高分辨率重建图，以为得到全图像的第一重建图像。
[0015]优选的，还包括：预先基于特征区域图像的训练样本，进行训练得到与所述特征区域图像对应的对抗生成网络GAN。
[0016]此外，本专利技术还提出一种高分辨率图像重建装置，其特征在于，包括如下模块：
[0017]插值模块，获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像；
[0018]第一重建模块，分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像；
[0019]获取模块，对所述插值图像进行特征检测，获取至少一个特征区域；并对所述特征区域进行剪裁，获取特征区域图像；
[0020]第二重建模块，将所述特征区域图像分别输入对应的对抗生成网络GAN，得到至少一个特征区域重建图像；
[0021]拼接模块，将所述至少一个特征区域重建图像与所述第一重建图像进行拼接，得到最终重建图像。
[0022]优选的，所述获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像，包括：基于预设的放大倍率，对所述原始图像进行上采样操作。
[0023]优选的，所述分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像，包括：
[0024]将所述Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像分别输入对应的Y通道全图像对抗生成网络GAN、Cb通道全图像对抗生成网络GAN、Cr通道全图像对抗生成网络GAN，形成对应的高分辨率重建图，以为得到全图像的第一重建图像。
[0025]优选的，还包括：预先基于特征区域图像的训练样本，进行训练得到与所述特征区域图像对应的对抗生成网络GAN。
[0026]在本专利技术实施例的方案中，高分辨率图像重建方法、装置，通过获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像；分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像；对所述插值图像进行特征检测，获取至少一个特征区域；并对所述特征区域进行剪裁，获取特征区域图像；将所述特征区域图像分别输入对应的对抗生成网络GAN，得到至少一个特征区域重建图像；将所述至少一个特征区域重建图像与所述第一重建图像进行拼接，得到最终重建图像。本专利技术，通过在进行图像高分辨率重建时，一方面基于颜色信息对于主图像进行重建，针对不同光线对于图像的不同颜色通道的影响进行分别重建；另一方面，为了保留细节，对于图像的局部特征区域进行重建，从而进一步保证了图像高分辨率重建效果。
附图说明
[0027]图1为本专利技术实施例一高分辨率图像重建方法流程图；
[0028]图2为本专利技术实施例二高分辨率图像重建装置结构图；
具体实施方式
[0029]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
[0030]实施例一
[0031]本专利技术实施一种高分辨率图像重建方法，包括如下步骤：
[0032]S1，获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像；
[0033]优选的，所述获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像，包括：基于预设的放大倍率，对所述原始图像进行上采样操作。
[0034]具体地，具体插值的方式，可以根据预设放大的倍率，执行最近邻插值法进行插值；或者采用双线性插值法、双三次插值法进行插值。
[0035]S2，分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像；
[0036]优选的，所述分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像，包括：
[0037]将所述Y本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高分辨率图像重建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像；S2，分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像；S3，对所述插值图像进行特征检测，获取至少一个特征区域；并对所述特征区域进行剪裁，获取特征区域图像；S4，将所述特征区域图像分别输入对应的对抗生成网络GAN，得到至少一个特征区域重建图像；S5，将所述至少一个特征区域重建图像与所述第一重建图像进行拼接，得到最终重建图像。2.根据权利要求1所述的高分辨率图像重建方法，其特征在于，所述获取原始图像，进行上采样，得到对应的插值图像，包括：基于预设的放大倍率，对所述原始图像进行上采样操作。3.根据权利要求1或2所述的高分辨率图像重建方法，其特征在于，所述分别对所述插值图像的Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像进行高分辨率重建，得到第一重建图像，包括：将所述Y通道子图像、Cb通道子图像、Cr通道子图像分别输入对应的Y通道全图像对抗生成网络GAN、Cb通道全图像对抗生成网络GAN、Cr通道全图像对抗生成网络GAN，形成对应的高分辨率重建图，以为得到全图像的第一重建图像。4.根据权利要求1所述的高分辨率图像重建方法，其特征在于，还包括：预先基于特征区域图像的训练样本，进行训练得到与所述特征区域图像对应的对抗生成网络GAN。5.一种高分辨率图像重建装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：张传金，刘治国，马金星，万海峰，陶维俊，邵磊，姚莉莉，
申请(专利权)人：安徽创世科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：