[发明专利]一种基于小波变换域压缩感知的超分辨率图像复原方法有效
| 申请号： | 201610357291.9 | 申请日： | 2016-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN106056548B | 公开（公告）日： | 2019-04-30 |
| 发明（设计）人： | 李晓华;周激流 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50 |
| 代理公司： | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人： | 杨军 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波变换域压缩感知的超分辨率图像复原方法，解决了现有基于压缩感知超分辨率图像复原技术的缺点与不足。该基于小波变换域压缩感知的超分辨率图像复原方法包括训练过程和复原过程，通过结合小波变换和压缩感知的特点，对小波域细节子带进行压缩感知，直接实现细节子带的超分辨率复原，进而结合原始低分辨率图像实现高分辨率图像复原，从而为超分辨率图像复原提供了更有力的技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变换 压缩 感知 分辨率 图像 复原 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波变换域压缩感知的超分辨率复原方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)训练：(101)收集若干高分辨率图像；(102)对每幅高分辨率图像进行下采样，获得对应的低分辨率图像；(103)对每对高分辨率/低分辨率图像进行一级小波变换，得到高分辨率/低分辨率图像的HL，LH，HH细节子带图像；(104)从HL，LH，HH细节子带图像中随机采样若干高分辨率/低分辨率样本块对，并建立相应的训练样本集对：![]()
(105)利用各类细节子带图像的训练样本集对，根据压缩感知理论，训练各类细节子带图像对应的高分辨率字典和低分辨率字典对：![]()
(2)复原：(201)输入待复原低分辨率图像；(202)对输入的待复原低分辨率图像进行一级小波变换，得到低分辨HL，LH，HH细节子带图像；(203)将步骤(202)获得的每个细节子带图像划分为N×N大小的不重叠块；(204)据压缩感知理论，利用所述步骤(105)获得的低分辨率字典![]()
优化求解步骤(203)获得的每块的稀疏描述；(205)根据压缩感知理论，由每块的稀疏描述复原其对应的M×M大小的高分辨率细节块；(206)由高分辨率细节块构建大小与所述步骤(201)中待复原低分辨率图像相同的高分辨HL，LH，HH细节子带图像；(207)将所述步骤(201)中的待复原低分辨率图像作为LL子带，结合所述步骤(206)得到的三个高分辨率HL，LH，HH细节子带，做一级小波反变换，获得高分辨率复原图像。
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