一种超分辨率重建的成像方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种超分辨率重建的成像方法。该方法包括以下步骤：步骤S1，将低分辨率图像分割成若干个低分辨率像素块，并寻找每个所述低分辨率像素块的相似度最高的超分辨率块，以形成原始超分辨率块；步骤S2，为每个低分辨率像素块建立几何模型和光学模型；步骤S3，通过几何模型和光学模型对所述低分辨率像素块重建，确定若干所述临时超分辨率块与原始超分辨率块的匹配度；步骤S4，将每个匹配度最高的所述临时超分辨率块进行拼装，以得到完整的超分辨率图像。通过建立低分辨率块到超分辨率块的对应关系，利用非线性优化迭代调优几何光学模型，实现实时重构超分辨率图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种超分辨率重建的成像方法。

技术介绍

1、随着现代社会的发展，对图像质量要求的不断提高，超分辨率重建技术作为一种数字图像处理和增强方法，为提供更高质量图像服务提供了可能。

2、公开号为cn110009565a的专利文献公开了一种基于轻量化网络的超分辨率图像重建方法，该方法包含以下步骤：步骤1，用设计的shufflenet unit代替edsr超分辨率重建模型的resblock(残差块)中两个卷积核，得到改进后的网络模型，其中，shufflenet unit由1×1gconv(逐点组卷积)、通道混洗、3×3dwconv(深度分离卷积)、1×1gconv四个部分组成；步骤2，对步骤1中改进后的网络模型进行权值参数压缩训练，包括以下子步骤；步骤2.1，将权值矩阵中权值绝对值小于阈值的连接进行剪枝，得到剪枝后的稀疏矩阵；步骤2.2，对步骤2.1得到的稀疏矩阵中的权值进行量化，完成所有权值的数值共享；步骤2.3，采用霍夫曼编码方式对权值数据进行编码；步骤3，将所需要超分辨率重建的图像通过上述训练好的网络模型进行计算，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种超分辨率重建的成像方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

3.根据权利要求2所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤S31包括：

4.根据权利要求3所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤S32包括：

5.根据权利要求4所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤S33包括：

6.根据权利要求5所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

7.根据权利要求6所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述...

【技术特征摘要】

1.一种超分辨率重建的成像方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤s3包括：

3.根据权利要求2所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤s31包括：

4.根据权利要求3所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤s32包括：

5.根据权利要求4所述的超分辨率重建的成像方法，其特征在于，所述步骤s33包括：

6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：许淑华，高亚军，齐鸣鸣，
申请(专利权)人：浙江云谷数据有限公司，
类型：发明
国别省市：