一种分块RBF插值高速相机压缩图像重建方法

摘要

为进一步提升高速相机压缩图像重建质量，本发明公开一种分块RBF插值高速相机压缩图像重建方法。先对压缩图像中已知像素进行重排序，得到重排序图像；然后对重排序图像进行分块；以图像块为单位、采用RBF插值方法进行未知像素重建；并通过增大RBF模型参数估计中参考邻域尺寸，来消除图像分块产生的块效应。试验结果表明，本发明方法可有效提升高速相机压缩图像重建质量和效率。

主权项

一种分块RBF插值高速相机压缩图像重建方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步：根据压缩标记矩阵F，对压缩图像I_c进行像素重排序，得到重排序图像I_s：第1.1步：根据相机拍摄图像宽度w、高度h、像素深度b，图像宽度、高度单位为像素，取值范围为（0,10000000），像素深度b单位为bits，取值范围为（1~100），生成一幅空白图像I，空白图像I的宽度为w、高度为h、像素深度为b，空白图像I中任意像素可表示为p(u,v,q)，u、v分别为像素行坐标、列坐标, q为像素值，q的取值范围为(0~2^b‑1)；第1.2步：对压缩标记矩阵F，从左上角开始按“Z”字型扫描，当F(u,v)=1时，在查找表L中记录F(u,v)的行坐标u、列坐标v，得到大小为2*K的查找表L，K是压缩图像I_c中像素数量，K的取值范围为(0~w*h)；第1.3步，根据查找表L，把压缩图像I_c中像素填充到空白图像I对应位置，得到重排序图像I_s；第二步：对重排序图像I_s进行分块把重排序图像I_s，划分为M*N个、大小为d*l的图像块，d、l的单位为像素，取值范围为[0~1000000000]，M=[h/d+0.4999999999]，N=[w/l+0.4999999999]，其中“/”表示除法操作，“[]”表示按四舍五入取整数操作；优选地，d、l的取值关系，满足d/l=h/w，且使h/d、w/l可整除；第三步：以图像块为单位估计重排序图像I_s内未知像素取值，得到重建图像I_r第3.1步：以图像块为单位，在重排序图像I_s中，以第(m,n)个图像块为中心，取(2*a+1)*(2*a+1)个图像块构成大尺寸图像块作为参考邻域，其中a的取值范围为0~50，位于参考邻域中心；m、n分别是图像块的横、纵坐标，m取值范围为1~M，n取值范围为1~N；第3.2步：将大尺寸图像块中已填充像素标记为已知像素t，构成已知像素集$IMG\_256$，像素值为：$IMG\_256$，将大尺寸图像块内未填充像素标记为未知像素e，构成未知像素集$IMG\_256$，T中元素个数为x，E中元素个数为y；令像素图像坐标为$IMG\_256$，已知像素集T的图像坐标为：$IMG\_256$，未知像素集E的图像坐标为：$IMG\_256$；第3.3步：在上，构建RBF散乱点插值模型f，使用已知像素集$IMG\_256$训练RBF插值模型参数；第3.3.1步：构建RBF插值模型$IMG\_256$：$IMG\_256$                        式（1）其中，是第k个未知像素的估计像素值，k的取值范围为[1~y]，$IMG\_256$是第i个未污染像素的图像坐标，i的取值范围为[1~x]，$IMG\_256$是模型参数，是插值函数，插值函数包括：高斯函数：$IMG\_256$                                               式（2）二次函数：$IMG\_256$                                                 式（3）线性函数：$IMG\_256$                                                         式（4）立方函数：式（5）三角函数：式（6）其中，$IMG\_256$是第i个已知像素与第k个未知像素的图像像素坐标欧式距离， 是高斯、二次函数参数，取值范围为[0~100]；第3.3.2步：使用已知像素集T计算RBF插值模型参数：使用已知像素集T的图像坐标G^t、像素值Q^t，构建n个线性方程：$IMG\_256$                                     式（7）估计式(7)的最优参数：$IMG\_256$；第3.4步：对图像块$IMG\_256$内未知像素E进行基于RBF散乱点插值估计其像素值；把未知像素集$IMG\_256$的像素坐标依次代入式(8)的RBF插值模型，计算污染像素的像素值$IMG\_256$                     式（8）第3.5步：用$IMG\_256$代替重排顺序图像I_s中对应位置处像素，完成图像块$IMG\_256$内未知像素填充；第3.6步：以图像块为处理单位，遍历重排序图像I_s中图像块，完成所有未知像素估计，得到重建图像I_r。