[发明专利]一种基于对偶图的图像超分辨率方法

摘要

本发明公开了一种基于对偶图的图像超分辨率方法。本发明通过引进图模型来探索图像内部像素的拓扑特性和自相似性。提出了基于向量的行图模型和基于向量的列图模型，将每个像素看成是一个节点的图模型，而是通过构造相似块组从而将每一列或每一行看成是一个节点，节点间的距离计算即为列向量或行向量之间的欧氏距离。最终得到的超分辨率的表达式的正则项为对偶图，二次项为超分辨组与字典的乘积、待处理组之间的偏差。最后引入了图像正则化技术，将图像处理后的偏差进行一个回传正则化迭代，进一步对提出的方法进行优化。本发明将图模型延伸到了向量节点模式，并非单一的像素节点模式，并应用在了图像超分辨率领域。

主权项

1.一种基于对偶图的图像超分辨率方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：设置下采样倍率，对原始图像X使用双三次插值进行下采样和上采样，得到双三次插值的高分辨率图像I,计算此时的PSNR值；步骤2：将双三次插值后的高分辨率图像I分成若干个重叠小块，对于每一个小块在搜索窗内寻找K个相似块，并拉成列向量，构造相似块组G；步骤3：针对构造的相似块组G，将其每一个列向量看成是一个节点，构造基于向量的列Graph模型；同时将其每一个行向量看成是一个节点，构造基于向量的行Graph模型；步骤4：将对偶图作为正则项，设置字典D为单位矩阵，将相似块组G与字典D的乘积DG'和相似块组G之间的偏差平方作为二次项，对表达式进行凸优化处理求解；步骤5：处理完每一个重叠小块对应的相似块组后，采用加权平均对高分辨率图像I进行更新，得到超分辨率图像Y，并计算原始图片X与经过对偶图模型处理完后的超分辨率图像Y之间的PSNR值。步骤6：对得到的超分辨率图像Y进行正则化迭代，多次利用对偶图模型，得到最优的PSNR值；