[发明专利]基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统

权利要求书

1.基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统，其特征在于，包括图像预处理模块、超分辨率重建图像恢复模型建立模块；

所述图像预处理模块，用于将原始低分辨率图像LR进行预处理；

所述超分辨率重建图像恢复模型建立模块，包括在三维医学图像的退化模型基础上添加非凸张量惩罚项、加权三维TV正则项，再反复迭代优化求解，生成超分辨率重建图像恢复模型，该恢复模型用于重建原始低分辨率图像LR得到清晰图像。

2.根据权利要求1所述的基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述图像预处理模块包括：上采样单元、切块单元；

所述上采样单元，将原始低分辨率图像LR进行上采样，获取待恢复的高分辨率图像Ξ；

所述切块单元，对图像张量Ξ进行切块操作，并找到各个图块与周围图块的非局部自相似性，得到若干分组的4D非局部自相似块。

3.根据权利要求2所述的基于非局部低秩张量分解的三维医学图像超分辨率方法，其特征在于，所述切块单元对图像张量Ξ进行切块操作，并找到各个图块与周围图块的非局部自相似性，得到若干分组的4D非局部自相似块，包括：

1).将整幅图像张量Ξ切块，所述每个图像块均与相邻图像块存在重叠边界；

2).对于每个图像块，在整幅三维医学图像张量Ξ中采用欧氏距离寻找与之最相似的K个图像块，构成一组；

3).将相似的3阶图像块堆叠起来构成一个4D非局部自相似块

4.根据权利要求1所述的基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述生成的超分辨率重建图像恢复模型为：

引入MCP惩罚项、3DTV正则项、辅助变量和Φ，定义ψ为提取的4D非局部自相似图像块的操作，得到如下形式：

s.t.Ξ＝Μ_i,Φ＝G_ω(Ξ),i＝1,...,4

其中，||Y-DSX||为三维医学图像的退化模型，Y代表观测的LR图像，D是下采样算子，S是模糊算子，Ξ代表待恢复的高分辨率图像HR；为非凸张量惩罚项，α_i为图像张量Ξ沿各模式展开的矩阵核范数系数，α_i≥0且为4D非局部自相似块，是MCP惩罚函数；λ₂||F||₁为加权三维TV正则项，x_ijk为图像张量Ξ的第(i,j,k)个元素，ω_j(j＝1,2,3)是沿着Ξ第j个模式正则项的权重；G_ω(·)＝[ω₁×G_h(·)；ω₂×G_v(·)；ω₃×G_t(·)]为加权3DTV算子，G_h(·)、G_v(·)和G_t(·)分别为图像数据Ξ三个不同维度的一阶差分算子。

5.根据权利要求1所述的基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述反复迭代优化求解是采用ADMM算法。

6.根据权利要求1所述的基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述当每次图像重建后需要计算两次恢复数据的误差，从而判断图像重建的收敛性。

7.根据权利要求1所述的基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集原始低分辨率图像LR；

S2、输入图像预处理模块进行预处理，得到的图像张量Ξ、4D非局部自相似块；

S3、超分辨率重建图像恢复模型建立模块，依次进行处理，重建原始低分辨率图像LR的清晰图像。

8.根据权利要求7所述的基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述依次进行处理包括：

S31、将原始低分辨率图像LR和预处理得到的图像张量Ξ输入三维医学图像的退化模型单元；

S32、将图像张量Ξ输入加权三维TV正则项单元；

S33、将若干分组的4D非局部自相似块输入非凸张量惩罚项单元；

S34、再拼接最终重建待恢复的高分辨率图像Ξ的清晰图像。