[发明专利]一种基于稀疏表示的QR Code图像超分辨重建方法在审
| 申请号： | 201610406079.7 | 申请日： | 2016-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN106157244A | 公开（公告）日： | 2016-11-23 |
| 发明（设计）人： | 刘宁钟;沈怡灵 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 张婷婷 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏表示的QR Code图像超分辨重建方法，解决对低分辨率QR Code二维码图像的超分辨率重建问题。利用QR Code二维码的边缘梯度特征和纹理特征，算子提取图像特征，得到特征块；通过字典学习算法，得到低分辨率图像块和对应的高分辨率图像块的学习字典；利用稀疏表示理论对输入的低分辨图像特征块进行稀疏编码，结合学习字典获得输入的低分辨率图像块对应的高分辨率图像块；施加全局约束条件将所有高分辨率图像块合成最终的高分辨率QR Code二维码图像，实现超分辨率重建。本发明利用图像特性，有效重建出具有清晰边缘、保留大量高频细节的高分辨率QR Code二维码图像，适用于对QR Code二维码图像进行超分辨重建。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 表示 qr code 图像 分辨 重建 方法 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏表示的QR Code图像超分辨重建方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)QR Code二维码图像特征的提取，包括纹理特征、边缘梯度特征，及水平和垂直两个二阶梯度特征，组成低分辨图像块的特征，构成特征抽取器；(2)学习字典的训练，包括构成字典的训练样本集、采用字典学习算法得到高、低分辨率字典；(3)生成高分辨QR Code二维码图像的初始估计，包括输入待处理的低分辨QR Code二维码图像、求解图像的稀疏系数，及生成高分辨率图像块并合成初始估计的高分辨率图像；(4)全局约束得到最终的高分辨率QR Code二维码图像。
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