一种基于双层模型的单幅图像超分辨率重建方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201310225721.8
申 请 日：20130607
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20130904
公 开 号：CN103279933A
代 理 人：康海燕
代理机构：重庆华科专利事务所 50123
摘 要：一种基于双层模型的单幅图像超分辨率重建方法,其包括(1)利用L0梯度最小化方法和HoG算子生成K个训练簇,然后训练它的对应字典对；(2)依据HoG算子,自适应的选取用于测试的低分辨率图像块对应的几何字典对,并求解出低分辨率图像对应的高分辨率纹理细节图像；(3)利用L0梯度最小化方法求解出用于测试的低分辨率图像对应的高分辨率边缘结构图像；(4)把求解出的高分辨率纹理细节图像加到高分辨率边缘结构图像上得到初始高分辨率图像；(5)对初始高分辨率图像进行全局和局部约束得到最终高分辨率图像。本发明可以使得重建后的图像轮廓更清晰,细节信息更丰富,提高重建后的图像质量。
主 权 项：一种基于双层模型的单幅图像超分辨率重建方法,所述方法包括以下步骤：(1)从高分辨图像库中随机选取n幅作为训练图像X1,X2,…Xn,然后运用退化模型式(1)生成对应的低分辨率训练图像Y1,Y2,…Yn；Y=UBX???(1)其中,向量X表示高分辨率图像,向量Y表示对应的低分辨率图像,矩阵U表示下采样算子,矩阵B表示模糊算子；(2)对所有低分辨率训练图像Yi进行L0梯度最小化操作,生成高分辨率边缘结构图像,然后执行Xi与的相减操作,生成高分辨率纹理细节图像；(3)对所有的低分辨率训练图像Yi执行尺寸为3×3的分块操作,随机选取P个低分辨率图像块,并以向量yi来表示,不失一般性,用矩阵 matrix
关 键 词：
法律状态：
IPC专利分类号：G06T5/00