基于频域配准和凸集投影的多帧图像超分辨率重建方法

摘要

本发明公开了一种基于频域配准和凸集投影的超分辨率重建，该方法首先读入多帧图像，并选取一张作为配准的参考帧，然后对图像进行配准，得到各帧图像的相对位移。配准算法采用一种基于频域的快速配准算法。然后根据各帧的相对位移，采用凸集投影算法对多帧图像进行超分辨率重建。最后输出图像，由于视频序列采样速度快，相邻帧的位移较小，因此本方法简化了配准过程，只利用图像的中频域信息估计运动平移，而不用估计旋转角，使得配准算法运算量大大减少。同时本方法简化了凸集投影重建过程，只使用图像的亮度幅值约束和高斯点扩散函数这一先验约束，使得超分辨率算法的整体运算量大大减少，同时可保证重建质量。

主权项

一种基于频域配准和凸集投影的多帧图像超分辨率重建方法，其特征在于其具体实现步骤是：A、读入多帧图像，并选取一张作为配准的参考帧；B、图像配准：将图像转换到频域，对较小偏移量情况下，仅估计水平和垂直位移分量，忽略旋转角；具体步骤为：(1)对输入图像f1(x)，f2(x)...fn(x)进行傅里叶变换，并选取f1(x)作为参考图像，其他为要估计相对位移的图像；傅里叶变换结果为F1(u)、F2(u)、...Fn(u)，以u为频域坐标；(2)根据εUmax＜|r|＜Us‑Umax选取图像的频谱范围，其中ε∈[0，0.5]，Umax为假设的没有混叠效应的最高频率，r为定义频域图像中一点到图像中心的距离，Us为采样频率；(3)根据公式 F 2 ( u ) = e j 2 π u T Δx F 1 ( u ) u T Δx = angle ( F 2 ( u ) / F 1 ( u ) ) / 2 π 计算图像之间的相对位移，采用最小二乘法，其中，x＝[x1 x2]T，Δx＝[Δx1 Δx2]T，Δx1和Δx2分别为水平和垂直的偏移量；C、图像重建：根据所求的位移参数，将低分辨率图像配准到高分辨率的网格上，使用凸集投影算法进行超分辨率重建；其具体步骤为：a.对参考帧放大到目标尺寸，得到目标图像的初始估计y(0)，这一过程采用双线性插值法；b.用高斯核对n次循环放大的结果图像y(n)进行模糊，来近似低通过程，将卷积核归一化，保证能量在输入图像的幅值范围内，选取的高斯点扩散函数为矩阵[0.25 0 1 0 0.25；0 1 2 1 0；1 2 4 2 1；0 1 2 1 0；0.25 0 1 0 0.25]；c.将其他图像同样双线性插值放大，根据已经求得的配准信息，将这些图像依次投影到模糊后图像的相应位置，得到n+1次循环的结果图像y(n+1)；d.重复步骤b和步骤c，直到满足循环结束条件：delta＝norm(yn‑yn‑2)/norm(yn)小于预定值，其中 norm ( y ) = ( Σ i Σ j | y ij | p ) 1 / p ; D.输出图像。