一种基于分辨率提升的照片翻新方法

摘要

本发明针对较低的分辨率、较低的清晰度的照片，提出了一种基于分辨率提升的照片翻新方法，首先，预处理训练照片.其次，获取基于混合专家模型的映射关系模型，再次，将待处理的低分辨率照片分割为块，最后，根据映射关系模型将低分辨率照片提升为高分辨率照片，本发明所述方法具有自适应好、速度快、效果好、可扩展等优点。

主权项

一种基于分辨率提升的照片翻新方法，其特征在于：具体步骤为：(1)预处理训练照片，包括：(1.1)选择任意90～100幅高分辨率照片，使用均值为0，标准差为1的高斯核对这些照片进行卷积；(1.2)获取原始低分辨率照片分辨率和目标分辨率，根据两者计算放大倍数，据此，将步骤(1.1)卷积后的照片进行采样，得到对应的低分辨率照片；(1.3)把所得的每一幅低分辨率照片通过现有的分割标准，将其分割为不重叠小块作为训练数据；(2)基于混合专家模型获得映射关系模型，包括：(2.1)初始化混合专家模型；(2.2)使用步骤(1.3)得到的训练数据，对步骤(2.1)得到的混合专家模型进行迭代优化；(3)将待处理的低分辨率照片分割为块；(4)根据步骤(2)得到的映射关系模型将低分辨率照片提升为高分辨率照片，包括：(4.1)将步骤(3)得到的低分辨率照片块作为混合专家模型门函数的输入，计算每一个门函数的输出；其中，x为低分辨率照片块，K为混合专家模型中专家的个数，v_i表示第i个门函数参数，均通过步骤(2)获得。(4.2)使用输出值最大的门函数所对应的专家函数的参数计算对应的高分辨率照片块，其中专家函数的参数由步骤(2)得到；(4.3)对每一个低分辨率照片块按照(4.1)和(4.2)的步骤进行分辨率提升，得到对应的高分辨率照片块，将所有的高分辨率照片块按照其对应的低 分辨率照片块在低分辨率照片中的位置拼接为对应的高分辨率照片。