【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字图像处理
，涉及图像的超分辨率重构方法，可用于各种自然图像的超分辨重构。
技术介绍
图像在获取和传输的过程中，经常会受成像系统物理分辨率限制，以及场景变化与天气条件等诸多因素的影响，以至降低了原图像的分辨率，不仅影响人的主观视觉效果，而且严重阻碍了后续的目标分类与识别工作。因此，图像超分辨重建已成为必不可少的一个关键步骤，该技术能够恢复图像原貌、改善图像质量、突出图像本身的特征，从而为后续的图像处理、分析和理解打下良好基础。目前图像超分辨技术主要分为三种类型:基于插值的方法、基于重构的方法和基于实例学习的方法；其中基于重构的方法主要是利用一些图像的先验知识来进行高分辨图像细节的估计的，由于该类方法未考虑大量样本信息，只是利用低分辨图像自身进行高分辨细节估计，故而重建的高分辨图像质量提高有限，且其放大倍数也受到限制，一般放大到3倍图像质量已经严重失真；最近有学者提出基于实例学习的方法，有效的解决了该问题，本质上，基于实例学习的超分辨方法是一种非参数化的方法，不需依赖于任何假设的模型，通过字典从外界人为的给低分辨图像加入一些细节信息，所以它可...
【技术保护点】
一种基于自相似性和结构信息约束的图像超分辨重建方法，包括如下步骤：?(1)从自然彩色图像库中取z幅常见的自然彩色图像，60≤z≤70，对取出的每幅彩色图像进行模拟降质，生成对应的低分辨彩色图像；然后构造低分辨插值图像梯度特征块训练集L和高分辨图像高频细节训练集H，构成字典训练样本集(2)对字典训练样本集S，利用K?SVD方法训练学习一对耦合字典?其中，DH为高分辨字典，DL为低分辨字典，T表示矩阵转置；?(3)对低分辨图像Xt使用bicubic插值放大3倍，得到高分辨率图像的初始估计YS，把高分辨率图像的初始估计YS从RGB空间转换到YCbCr颜色空间，得到高分辨率图像的亮...
【技术特征摘要】
1.种基于自相似性和结构信息约束的图像超分辨重建方法，包括如下步骤: (1)从自然彩色图像库中取Z幅常见的自然彩色图像，60( Z ( 70，对取出的每幅彩色图像进行模拟降质，生成对应的低分辨彩色图像；然后构造低分辨插值图像梯度特征块训 练集L和高分辨图像高频细节训练集H，构成字典训练样本集2.据权利要求1所述的基于自相似性和结构信息约束的图像超分辨重建方法，其中步骤(4)所述的对低分辨图像Xt使用SIFT特征进行图像块的相似块查找，按如下步骤进行: 2a)将输入的待处理低分辨图像Xt使用bicubic插值放大2倍，得到插值图像，对插值图像进行滤波得到低分辨特征图像X。； 2b)在低分辨特征图像Xtl上按照阵列扫描的方法重叠2个像素点进行图像分块，图像块的大小为6*6，得到图像块Xi，并在该图像块Xi的周围取大小为25*25搜索窗口 Ti，然后对该搜索窗口 Ti进行尺度不变特征变换SIFT，找出搜索窗口 Ti中每个像素点j的主方向·9 u，其中，i表示第i个图像块，j表示搜索窗口中第j个像素点； 2c)对搜索窗口 Ti进行分块，得到一组大小为11*11的查找块(G1, G2, - ,GJ，M表示总的分块个数； 2d)对查找块Gv按照其中心像素点j的主方向θ ij进行角度旋转调整，得到调整块GνΦ，使得调整块GνΦ与图像块Xi的主方向一致，接着将调整块GνΦ下采样为6*6大小的搜索块pv，V表示搜索窗口中第V个搜索块，V ∈{1，2，…，M}； 2e)依次对搜索窗口中...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小华，代坤鹏，焦李成，侯彪，田小林，马文萍，马晶晶，郝阳阳，马兆峰，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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