一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法，采用了分区错位模块，通过拟合相对位置偏移量，有效解决了密集图像块匹配的缺陷，进而实现了计算复杂度的降低和占用内存的减少。采用了可扩展性‑感知域不变性引导的相关矫正模块，通过对原始图像采用SURF匹配，有效解决了Ref图像与LR图像在特征空间难以对齐的问题，进而实现了Ref图像的自适应地纹理迁移，提高了纹理迁移的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理领域，具体涉及一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法。

技术介绍

1、图像超分辨率(sr)算法是计算机视觉领域中重要的一类图像处理技术，旨在从模糊的低分辨率图像中重建出清晰的高分辨率图像。这项技术在医学成像、安防监控和遥感成像等领域得到了广泛应用。传统单帧图像超分辨率(sisr)算法存在一些局限性，通常导致图像模糊，限制了细节恢复能力。尽管基于生成对抗网络(gan)的方法为超分辨率重建提供了新途径，但其可能引发的虚假图像问题为自然图像超分辨率的应用带来挑战。而基于参考图像超分辨率(refsr)算法通过利用已有的高分辨率图像作为参考，能更精确地重建高质量图像。

2、现有的方法大多通过直接从相似的参考图像中迁移高分辨率纹理信息来实现优质的视觉重建效果。随着光流技术的发展，基于光流的参考图像超分辨率方法cross-net被提出，其对相似的参考图像进行形变以使目标图像和估计图像可以相匹配。之后yang等人进一步提出了cross-net++工作，它将光流搜索和合成的方法切分为两个阶段，可以使最后重建的超分辨率副本更为逼本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法，其特征在于：所述步骤3a中具体为，将Q和K展开成M个不重叠的块，分别记为qi和kj(i,j∈[0,M-1])，对于qi和kj，使用归一化内积计算它们之间的相关性ri,j:

3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法，其特征在于：所述步骤3b具体为，在基于硬注意力图H的基础上，对K中的图像块进行相对位置偏移，在移动过程中重新计算与Q中对应图像块的相关性分数ri,j'，然后...

【技术特征摘要】

1.一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法，其特征在于：所述步骤3a中具体为，将q和k展开成m个不重叠的块，分别记为qi和kj(i,j∈[0,m-1])，对于qi和kj，使用归一化内积计算它们之间的相关性ri,j:

3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度纹理迁移融合的参考图像超分辨率重建方法，其特征在于：所述步骤3b具体为，在基于硬注意力图h的基础上，对k中的图像块进行相对位置偏移，在移动过程中重新计算与q中对应图像块的相关性分数ri,j'，然后，将ri,j'与ri,j进行比较，以此来更新硬注意力图h和软注意力图s，这一过程，如下式所示：

4.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李莹华，张朝俊，张颖，徐健，何敬鲁，王富平，刘颖，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：