[发明专利]一种图像超分辨率方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种图像超分辨率方法和装置。

背景技术

在数字照相机和数字摄像机的应用中，传统的图像放大方法采用了双三次样条Bicubic等插值方法，具有放大速度快的优点，但是，放大的图像存在模糊、块效应等缺陷。为了获得清晰的放大图像，数字图像处理领域中采用图像超分辨率的方法。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。

目前，图像超分辨率方法主要包括基于插值的方法、基于重建的方法和基于样本训练的方法。其中，基于样本训练的图像超分辨率方法因具有较好的效果，在视频监控、遥感图像、医学成像与生物信息识别等领域有重要应用。基于样本训练的方法为：建立一个本地图像样本训练库，用于存放大量训练样本图像，在样本训练阶段，对本地的大量训练样本图像使用机器学习方法，建立高分辨率样本图像的高频细节信息与低分辨率样本图像之间的关系。在超分辨率重构阶段，使用样本训练阶段建立的高频细节信息与低分辨率样本图像的关系，预测输入的低分辨率图像的高频细节信息，并叠加到该低分辨率图像中，从而获得高分辨率重构图像。

但是，在上述技术方案中，建立本地图像样本训练库需要使用容量相当的存储空间，增加了设备的硬件成本；而且，其高分辨率图像的初始估计方法所使用的Bicubic插值方法插值效果较差，导致后续的超分辨率过程中存在不可避免的较大的重构误差，因此上述图像超分辨率方法的重构质量较差。

发明内容

在鉴于此，本发明实施例提供了一种图像超分辨率方法和装置，用于提供一种新的方法对低分辨率的图像进行图像超分辨率处理，通过实施本发明方案，能够降低设备的硬件成本，减少图像超分辨过程中的重构误差，从而提高图像超分辨率的重构质量。

一种图像超分辨率方法，包括：

根据输入的低分辨率图像生成高分辨率图像样本和中分辨率图像样本；

根据所述高分辨率图像样本和所述中分辨率图像样本进行字典训练以获得高分辨率特征字典和中分辨率特征字典；

根据所述低分辨率图像生成中分辨率图像；

根据所述高分辨率特征字典和所述中分辨率特征字典对所述中分辨率图像进行图像超分辨率处理以获得高分辨率图像。

一种图像超分辨率装置，包括：

样本生成单元，用于根据输入的低分辨率图像生成高分辨率图像样本和中分辨率图像样本；

字典训练单元，用于根据所述高分辨率图像样本和所述中分辨率图像样本进行字典训练以获得高分辨率特征字典和中分辨率特征字典；

中分辨率图像单元，用于根据所述低分辨率图像生成中分辨率图像；

处理单元，用于根据所述高分辨率特征字典和所述中分辨率特征字典对所述中分辨率图像进行图像超分辨率处理以获得高分辨率图像。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

使用输入的低分辨率图像作为训练样本的生成依据，从而不需要再设置本地训练样本库，节省了系统的硬件成本。而且，使用本实施例方法进行字典训练和超分辨率重构，能够减少图像超分辨过程中的重构误差，从而提高图像超分辨率的重构质量。

附图说明

图1为本发明第一实施例的图像超分辨率方法流程图；

图2为本发明第二实施例的图像超分辨率方法流程图；

图3为图像位移示意图；

图4为本发明第三实施例的图像超分辨率装置结构图；

图5为本发明第四实施例的图像超分辨率装置结构图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种图像超分辨率方法，用于提供一种新的方法对低分辨率的图像进行图像超分辨率处理，通过实施本发明方案，能够降低设备的硬件成本，减少图像超分辨过程中的重构误差，从而提高图像超分辨率的重构质量。本发明实施例还提供与该方法相关的装置，以下将分别对其进行详细说明。

本发明第一实施例将对一种图像超分辨率方法进行详细说明，本实施例所述的图像超分辨率方法具体流程请参见图1，包括步骤：

101、根据输入的低分辨率图像生成高分辨率图像样本和中分辨率图像样本。

在本实施例中，只需要一幅低分辨率图像作为输入图像，在本步骤中，根据输入的低分辨率图像生成高分辨率图像样本和中分辨率图像样本。其中，所述高分辨率图像样本包含若干根据所述低分辨图像生成的高分辨率图像，所述中分辨率图像样本包含若干根据所述低分辨图像生成的中分辨率图像，在本实施例中，不对高分辨率图像样本和中分辨率图像样本中的图像数量和生成方法进行具体限定。