基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法

摘要

本发明专利公开一个基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法。对于低分辨率输入图像的每个块，可以找到一种稀疏表示来产生最终的高分辨率输出图像。低分辨率图像块的稀疏表示可以通过字典学来产生高分辨率图像块。为进一步提升超分辨率图像的效果，使用双边滤波对基于超分辨率亮度信息的UV通道进行处理。具体流程如说明书摘要附图1所示。其优点是充分最大化利用信号的稀疏性，对图像进行块的表示，修复图像在某些区域的锯齿效应。改善原始图像的边缘细节和遗失的高频细节部分，优化图像整体超分辨率重建效果。

主权项

一种基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：A)对输入图像(1)进行图像稀疏表示，包括以下步骤：a1)利用高分辨率图像块x与低分辨率图像块y、高分辨率图像X和低分辨率图像Y的对应关系，结合压缩感知理论中的过完备字典的使用。其中，D_h表示高分辨率图像块字典，而D_l表示低分辨率图像块字典，得到关系如下：Y＝SHX其中，H代表模糊滤波器，对图像进行低通滤波操作。S是下采样算子。a2)高分辨率图像X的块x可以表示成从训练图像采样得到的高分辨率块中训练字典D_h的稀疏线性组合：x≈D_hα，且α∈R^K，得到方程的最稀疏解α₀，根据稀疏表示，响应高分辨率块基D_h将结合起来输出高分辨率块x。a3)稀疏表示方法产生高分辨率图像X′，即图像(2)，使用最速梯度下降算法将X′投影到SHX＝Y的解空间中，最终得到结果X_opt，即图像(3)B)用基于超分辨率亮度信息对UV通道进行处理，提出一种在双边滤波器重建信息引导下的算法：具体如下双边滤波器：其中p和q表示高分辨率图像像素的位置。p↓和q↓表示下采样后低分辨率UV通道图像的像素位置。f表示空间滤波器核，g表示动态滤波器核，S_q↓是位置q↓的UV通道值，k_p是正则化因子。表示经过滤波后位置p的高分辨率UV通道值。C)经过双边滤波器处理后得到图像(4) 。