[发明专利]用于获得视觉体验优化的超分辨率图像的方法和系统

权利要求书

1.一种用于从单个或多个低分辨率图像获得视觉体验优化的超分辨率（SR）图像的方法，其特征在于，包括：

为低分辨率图像的每个像素建立人类视觉偏好模型（HVPM）；

将所述低分辨率图像划分为多个相互重叠的样例；

在预先建立的数据库和/或一个或多个输入低分辨率图像中搜索或选择每个样例的相应的对应样例；

对搜索到的对应样例进行融合以形成重构的高分辨率（HR）图像；

对所述重构的高分辨率（HR）图像应用经上述人类视觉偏好模型（HVPM）优化后的反投影迭代，从而创建出高分辨率图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：在对所述搜索到的对应样例进行融合时，使用所述专门的人类视觉偏好模型（HVPM）和可靠性度量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括根据深度图以及所述专门的人类视觉偏好模型（HVPM）选择性地对所述高分辨率图像进行平滑和去模糊处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建人类视觉偏好模型（HVPM）包括：

使用所述低分辨率图像的亮度适应以及局部对比度，计算出所述低分辨率图像的传统最小可觉失真（JND）模型；

使用结构张量、角点、局部方差和形态学特征，计算所述低分辨率图像每个像素上的规整性度量；

通过将所述传统最小可觉失真（JND）模型与所述规整性度量结合起来，计算出所述低分辨率图像的每个像素上的人类视觉偏好度量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，经所述专门的人类视觉偏好模型（HVPM）优化的所述反投影迭代包括：

使用经所述专门创建的人类视觉偏好模型调节的平滑滤波器来对所述重构的HR图像进行平滑处理；

对平滑后的图像进行下采样使其尺寸与所述低分辨率图像的尺寸相同；

将所述低分辨率图像减去所述平滑及下采样后的图像，并获得残差图像；

通过将每个像素乘以其对应残差权值而对所述残差图像进行校正；

对校正后的残差图像进行上采样；

将上采样后的残差图像与所述重构的高分辨率（HR）图像相加；

以预定的次数重复上述步骤。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，残差权值的计算方式为：

分别计算低分辨率图像和所述下采样后的图像中各个像素的所述锐度度量；

根据所述下采样后的图像的锐度与低分辨率图像的锐度之间的差值来计算出第一个权值；

根据所述下采样后的图像的锐度计算出第二个权值；

将所述第一个权值与所述第二个权值组合起来。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述搜索到的对应样例进行融合时，使用所述人类视觉偏好模型（HVPM）和所述可靠性度量包括：

为帧间搜索得到的各个对应样例，计算相应的多帧样例权值；

使用所述多帧样例权值，将上述帧间搜索得到的对应样例中的各个像素加权相加，从而创建出多帧重构图像；

为帧内搜索和/或在预先建立的数据库中搜索到的各个对应样例，计算相应的单帧样例权值；

使用所述单帧样例权值，将上述帧内搜索和/或在预先建立的数据库中搜索到的各个对应样例中的各个像素加权相加，从而创建出单帧重构图像；

将所述多帧重构图像与所述单帧重构图像加权相加，其权值由这两个图像中的对应像素的所述锐度度量确定。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述对应样例的所述多帧样例权值包括：针对所述对应样例中的每个像素，将所述人类视觉偏好模型（HVPM）、运动矢量的连续性度量、运动矢量的长度以及样例相似度组合起来。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述对应样例的所述单帧样例权值包括：针对所述对应样例中的每个像素，将所述人类视觉偏好模型（HVPM）、所述样例相似度以及像素间相似度组合起来。