[发明专利]基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法

摘要

本发明专利公开一个基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法。对于低分辨率输入图像的每个块，可以找到一种稀疏表示来产生最终的高分辨率输出图像。低分辨率图像块的稀疏表示可以通过字典学习来产生高分辨率图像块。为进一步提升超分辨率图像的效果，使用双边滤波对基于超分辨率亮度信息的UV通道进行处理。具体流程如说明书摘要附图1所示。其优点是充分最大化利用信号的稀疏性，对图像进行块的表示，修复图像在某些区域的锯齿效应。改善原始图像的边缘细节和遗失的高频细节部分，优化图像整体超分辨率重建效果。

主权项

一种基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：A)对输入图像(1)进行图像稀疏表示，包括以下步骤：a1)利用高分辨率图像块x与低分辨率图像块y、高分辨率图像X和低分辨率图像Y的对应关系，结合压缩感知理论中的过完备字典的使用。其中，Dh表示高分辨率图像块字典，而Dl表示低分辨率图像块字典，得到关系如下：Y＝SHX其中，H代表模糊滤波器，对图像进行低通滤波操作。S是下采样算子。a2)高分辨率图像X的块x可以表示成从训练图像采样得到的高分辨率块中训练字典Dh的稀疏线性组合：x≈Dhα，且α∈RK，得到方程的最稀疏解α0，根据稀疏表示，响应高分辨率块基Dh将结合起来输出高分辨率块x。a3)稀疏表示方法产生高分辨率图像X′，即图像(2)，使用最速梯度下降算法将X′投影到SHX＝Y的解空间中，最终得到结果Xopt，即图像(3)B)用基于超分辨率亮度信息对UV通道进行处理，提出一种在双边滤波器重建信息引导下的算法：具体如下双边滤波器：其中p和q表示高分辨率图像像素的位置。p↓和q↓表示下采样后低分辨率UV通道图像的像素位置。f表示空间滤波器核，g表示动态滤波器核，Sq↓是位置q↓的UV通道值，kp是正则化因子。表示经过滤波后位置p的高分辨率UV通道值。C)经过双边滤波器处理后得到图像(4) 。