[发明专利]一种基于分数阶梯度插值的超分辨率方法

摘要

一种基于分数阶梯度插值的超分辨率方法，其步骤依次如下：①首先构建基于分数阶的梯度模板：对插值的中心点建立6个方向的分数阶梯度模板，对插值边缘点建立9个方向的分数阶梯度模板；②然后通过图像相似性准则选择最优分数阶值及插值梯度：采用梯度相似的最小能量函数确定最优的分数阶值；③然后通过最小能量函数构建超分辨率图像；④之后通过金字塔法构建多比例超分辨率图像：每层比例为2，对每4个低分辨率像素点，插值1个中心点和4个边缘点。本发明可得到最优梯度值，获得的高分辨率图像有更高的相似度及更加清晰的纹理细节，并且在大比例下有较好的鲁棒性。

主权项

一种基于分数阶梯度插值的超分辨率方法，其特征在于：其步骤依次如下：①首先构建基于分数阶的梯度模板；②然后通过图像相似性准则选择最优分数阶值及插值梯度；③然后通过最小能量函数构建超分辨率图像；④之后通过金字塔法构建多比例超分辨率图像；其中：步骤①的具体要求是：对插值的中心点建立6个方向的分数阶梯度模板，对插值边缘点建立9个方向的分数阶梯度模板；步骤②的具体要求是：采用梯度相似的最小能量函数确定最优的分数阶值；步骤③的具体要求是：采用如下算法：C(u)=12||h*u↓s-f||22↑s+λ2||▿u-▿U||L2(ω)2]]>其中：u为插值后的图像，h代表高斯核，*代表卷积算子，↓s代表下采样算子，↑s代表上采样算子，λ代表平衡图像相似和梯度相似的系数；C(u)为最小能量函数，f为原始输入的图像，为插值图像的梯度，为优化的梯度；步骤④的具体要求是：每层比例为2，对每4个低分辨率像素点，插值1个中心点和4个边缘点。