发明名称 基于多级滤波和样本匹配的偏振图像超分辨率重建方法
摘要 本发明公开了一种广义稀疏下基于多级滤波和样本匹配的偏振图像超分辨率重建方法,在广义稀疏表示下,利用配准后的三方向(0°、60°和120°)偏振图像的冗余和互补信息,以图像块为处理对象,通过构造上采样和下采样滤波器组,采用缩放倍率逐步加1的方法,以待重建图像块的低频部分进行局部自相似样本匹配,以得到的局部自相似匹配样本进行高频估计,最后与初始估计进行合成,通过对图像块逐一进行更新得到整幅重建图像。该方法具有图像轮廓结构清晰、边缘锯齿效应低、细节信息丰富等优点。
申请公布号 CN105139339A 申请公布日期 2015.12.09
申请号 CN201510468629.3 申请日期 2015.07.27
申请人 中国人民解放军陆军军官学院 发明人 徐国明;王峰;薛模根;黄勤超;袁宏武;姚翎
分类号 G06T3/40(2006.01)I;G06T5/50(2006.01)I 主分类号 G06T3/40(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种基于多级滤波和样本匹配的偏振图像超分辨率重建方法,其特征在于,步骤如下:1)首先进行滤波器构造,在采样倍率逐步加1的情况下,下采样滤波器和上采样滤波器分别构造,采样倍率设为N+1∶N,下采样滤波器操作为:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>D</mi><mrow><mo>(</mo><mi>I</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><mi>I</mi><mo>*</mo><msub><mover><mi>d</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>k</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mrow><mo>(</mo><mrow><mo>(</mo><mi>N</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mi>N</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>-</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FSA0000119745750000013.GIF" wi="825" he="110" /></maths>上采样滤波器操作为:<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>U</mi><mrow><mo>(</mo><mi>I</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><mo>&UpArrow;</mo><mi>I</mi><mo>*</mo><msub><mover><mi>u</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>k</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FSA0000119745750000011.GIF" wi="496" he="141" /></maths>上/下采样滤波器组分别为U={u<sub>1</sub>,u<sub>2</sub>,…,u<sub>N</sub>}和D={d<sub>1</sub>,d<sub>2</sub>,…,d<sub>N</sub>};2)其次,对初始高分辨率估计图像进行上采样滤波,得到初始估计L=U(X<sub>0</sub>)<sub>L</sub>,对输入图像X<sub>0</sub>先进行下采样滤波,再进行上采样滤波,得到其平滑后的低频部分L<sub>0</sub>=U(D(X<sub>0</sub>)),X<sub>0</sub>的高频部分由两者之差H<sub>0</sub>=X<sub>0</sub>‑L<sub>0</sub>求得;3)然后,对于初始高分辨率估计图像L中的图像块l,利用图像内容无参考衡量标准进行平滑性判断,如果是平滑图像块则直接进行双二次插值,如果不是平滑图像块则进行样本匹配,得到局部自相似样本块l<sub>0</sub>(k),其对应的高频部分表示为h<sub>0</sub>(k)=x<sub>0</sub>(k)‑l<sub>0</sub>(k);4)再次,在广义稀疏表示思想下,利用样本集中最有效的少数样本对信号进行高频重建估计<img file="FSA0000119745750000012.GIF" wi="477" he="156" />5)最后,将初始估计与高频估计进行合成:x=l+h;重复以上过程,直到初始估计图像块更新完毕,得到重建图像X。
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