[发明专利]一种基于亚像素偏移模型的图像超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种基于亚像素偏移模型的图像超分辨率重建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1，将待重建的低分辨率图像进行初始化，得到初始化后的图像y；

步骤2，建立亚像素偏移模型模拟图像的模糊过程，对所述亚像素偏移模型进行欠采样并加入噪声得到新的图像退化模型；

步骤3，利用基于梯度的偏移估计算法估计亚像素偏移量，并根据所述亚像素偏移量构造并计算偏移核函数；

步骤4，根据所述新的图像退化模型，利用所述偏移核函数和泰勒级数扩展法则，构造核回归估计式；

步骤5，基于所述核回归估计式，利用共轭梯度法逐点估计图像像素值，最终得到高分辨率图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于亚像素偏移模型的图像超分辨率重建方法，其特征在于，步骤1中获取所述初始化后的图像y包括以下步骤：

步骤1.1，判断同一场景的低分辨率图像的帧数，若帧数为1则设其为所述初始化后的图像y，若帧数大于1则进行步骤1.2；

步骤1.2，利用Keren配准算法对多帧低分辨率图像y_k(k＝1,2…N)进行配准，其中N为大于1的自然数，表示图像的帧数；根据配准结果将图像y_k置于一个图像网格中，形成图像，其像素为非均匀分布；利用核回归对图像进行初始化，得到像素均匀分布的图像作为初始化后的图像y。

3.根据权利要求1所述的一种基于亚像素偏移模型的图像超分辨率重建方法，其特征在于，步骤2中所述亚像素偏移模型的表达式为：g(x_i)＝f(x_i+s_i)，其中f为原始高分辨率图像，g是将f模糊后的图像，x_i＝[x_1i,x_2i]^T表示图像中的坐标，s_i＝[s_1i,s_2i]^T表示坐标的亚像素偏移量；

所述新的图像退化模型的表达式为：

y(x_i)＝z_g(x_i)+n_i＝g(x_i)+n_i＝f(x_i+s_i)+n_i

其中，n_i表示噪声，z_g是对g进行欠采样后的图像。