[发明专利]一种非局部联合稀疏表示的超分辨率重建方法

摘要

本发明涉及一种非局部联合稀疏表示的超分辨率重建方法，包括：通过双三次插值对彩色图像的亮度图像和相应的深度图像进行初始估计。将得到初始估计的亮度图及深度图像分别通过双线性插值放大，并分割成重叠的小块；对所有的联合图像块通过K‑Means算法聚成K类，对每一类用PCA法学习该类的联合子字典；重建高分辨率彩色图像。本发明可以重建高分辨率彩色图像。

主权项

1.一种非局部联合稀疏表示的超分辨率重建方法，包括下列步骤：1)通过双三次插值对彩色图像的亮度图像和相应的深度图像进行初始估计；2)将得到初始估计的彩色图像的亮度图像再通过双线性插值放大1.6,3.2,4.8倍，并把这些插值放大的彩色图像分别分割成重叠的6×6彩色图像小块，这些彩色图像小块构成集合Y；同样地，将初始估计的深度图像也经过双线性插值放大1.6,3.2,4.8倍，将这些插值放大的深度图像分割成重叠的6×6的深度图像小块，这些深度图像小块构成集合Y_gray；3)用xci表示第i个彩色图像块，xdi为其对应的深度图像块,xi＝[xci；xdi]表示第i个联合图像块；4)将所有的联合图像块xi通过K‑Means算法聚成K类，对每一类用PCA法学习该类的联合子字典DJ，K个联合子字典构成联合过完备字典Φ；每一个待重建的立体图像块都可以用其对应的联合子字典编码表示；5)对任意彩色图像块x_ci，在8×8的训练窗内，计算x_ci到集合Y内各彩色图像小块的距离dist1；同理，计算x_i相应的深度图像块x_di到集合Y_gray内各深度图像块的距离dist2，通过公式寻找到k＝12个距离最小的非局部相似的彩色图像块和它们相应的深度图像块，通过步骤3)构成联合相似图像块，这些联合相似图像块构成集合Ω_i；6)令ωi,q表示集合Ωi中第q个联合相似图像块的权重，αi,q表示第q个联合相似图像块的稀疏编码向量，利用集合Ωi内联合相似图像块的稀疏编码向量的权重平均求αi的估计βi；7)利用建立的JSR模型重建高分辨率彩色图像，具体为：设表示第l次迭代后的低分辨率图像的稀疏编码向量，表示的估计，表示第l次迭代后重建的高分辨率彩色图像，过程如下：①先令β_i的初始值然后利用标准稀疏编码算法得到低分辨率彩色图像稀疏编码向量的初始值α_y⁽⁰⁾；②由联合过完备字典Φ和α_y⁽⁰⁾得到高分辨率彩色图像的初始估计③令ωi,q表示集合Ωi中第q个联合相似图像块的权重，利用非局部均值的方法，使得：其中，分别是联合图像块x_i和联合相似图像块x_i.q的估计，通过设置初始估计，迭代求解；利用集合Ωi内联合相似图像块的稀疏编码向量的权重平均求αi的估计βi：基于x⁽⁰⁾，寻找x⁽⁰⁾的位置i处的联合相似图像块的集合Ω_i，利用公式(1)和公式(2)计算④迭代进行上述步骤①至③，每一次迭代都会重建出分辨率提高了的彩色图像和对应的深度图像，每一次迭代和的值都提高，彼此影响，到达指定迭代次数后结束，得到期望的高分辨率的彩色图像和同场景的深度图像。