[发明专利]单图像超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种单图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

(1)对原始图像进行预处理得到所对应的低分辨率图像；

(2)将所述低分辨率图像分为多个重叠图像块，对于每个图像块选择多个近邻图像块，每个图像块的近邻图像块构成一个组；

(3)对各个组进行自适应字典学习，计算各个组的自适应学习字典；

(4)在各个组的自适应学习字典的基础上计算各个组的稀疏编码；

(5)对各个组的图像块进行恢复重建，对所有的组计算平均值并得到一个完整的高分辨率图像；

所述对于每个图像块选择多个近邻图像块，包括如下步骤：

对于每个图像块在训练窗口中根据如下高斯距离度量公式选择h个邻近图像块：

d_G(y_i,y_j)＝exp(-||y_i-y_j||²/2σ₂)

其中，y_i为第i个图像块，图像块的大小为b_s，每个图像块用向量y_j为第j个图像块，表示每个训练窗口中的图像块，是一个集合，该集合中的元素个数为N，对高斯距离d_G(y_i,y_j)由小到大排序，选择前面h个图像块，用向量表示，即为与y_i具有相似结构的图像块集合，y_i的h个近邻图像块构成了一个组，记为

2.根据权利要求1所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述对原始图像进行预处理，包括如下步骤：

对原始图像进行模糊操作、下采样操作和缩放操作得到原始图像所对应的低分辨率图像。

3.根据权利要求1所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，根据如下公式构建每个图像块的组：

其中，是从图像y中构成组的一个操作算子。

4.根据权利要求1所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，根据如下公式对各个组进行自适应字典学习，得到各个组的估计值

其中，分别是的左奇异向量和右奇异值向量，T表示向量的转置，是一个对角矩阵，其主对角线上的元素是元素值，分别是的列元素。

5.根据权利要求4所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述计算各个组的自适应学习字典，包括如下步骤：

根据如下公式，计算各个组的字典中的原子：

其中，

根据如下公式，计算各个组的自适应学习字典

6.根据权利要求5所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，根据如下公式计算各个组的稀疏编码

其中，λ是稀疏正则化参数。

7.根据权利要求6所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，各个图像块重建的目标函数如下：

其中，H为降质矩阵，由模糊操作和下采样操作组成的组合算子，o为矩阵相乘算子。

8.根据权利要求1所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，根据如下公式对各个组的图像块进行恢复重建：

其中，o为矩阵相乘算子，为各个组的自适应学习字典，为各个组的稀疏编码。

9.根据权利要求8所述的单图像超分辨率重建方法，其特征在于，根据如下公式对所有的组计算平均值：

其中，表示将一个组归还到图像的第i个位置上去，是大小为b_s×h的矩阵，其所有元素的值都为1，b_s为图像块的大小，./代表两个向量对应位置上的元素相除，最终得到重建后的高分辨率图像