專利名稱：基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及視頻超分辨率重建，具體的說是一種基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化算法的視頻超分辨率重建的方法，該方法可以用于視頻圖像的時域和空域超分辨率重建。
背景技術(shù)：
在視頻獲取過程中，有許多的因素導(dǎo)致視頻質(zhì)量的退化，使得視頻的分辨率降低， 單純依靠物理器件精細程度來提高分辨率存在一定的局限，且攝像機的曝光時間與幀率也嚴重影響成像質(zhì)量。在對視頻質(zhì)量有高要求的場合，普通攝像機難以獲得令人滿意的圖像，探索采用低分辨率低幀率的攝像機獲得高分辨率高幀率視頻圖像顯示出其重要價值。超分辨率圖像重建的主要機理是低分辨率圖像序列可以看作是對同一幅圖像高分辨率圖像在不同位置采樣的結(jié)果。由于低分辨率圖像之間存在不同的亞像素位移，每幅圖像都包含了關(guān)于高分辨率圖像的新信息，通過發(fā)掘這些信息就能夠從這組低分辨率的圖像重構(gòu)出高分辨率的圖像。視頻超分辨率重建是靜止圖像超分辨率重建在視頻領(lǐng)域的延伸和拓展。靜止圖像超分辨率的概念最早由Harris和Goodman提出，隨后相繼提出了各種方法，如長橢球波函數(shù)法、線性外推法、疊加線性模板法，但這些方法在實際應(yīng)用中并不理想。20世紀80年代末之后，Hunt等人不僅在理論上說明了超分辨率存在的可能性，而且提出和發(fā)展了許多有實用價值的方法，如能量連續(xù)降減法、Bayesian分析法和凸集投影法。20世紀90年代初， Irani和Peleg引入了相似性變換和仿射變換，Marm研究了經(jīng)過投影變換的圖像，其他的研究者還研究了非參數(shù)運動模型和區(qū)域追蹤。此外，針對特定的情景，比如人臉或指紋，Baker 提出基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建方法，但此類方法具有較大局限性。在成像模型方面也有較多學(xué)者做了研究，比如Irani將光學(xué)模糊和空間量化誤差引入圖像污染模型，Bascle引入了運動模糊，Cheeseman等從相機的基準調(diào)平中建立成像模型?，F(xiàn)有的視頻超分辨率重建方法，主要包括以下兩類(1)基于多幀信息互補的重建方法。比如邵凌等提出了依據(jù)若干相鄰幀的視頻圖像的互補信息通過迭代重建一幅高分辨率圖像的方法，見《電子學(xué)報》2002年第一期，取得了較好的效果。該類方法充分利用了不同幀圖像之間類似而又不完全同的信息，所以其超分辨率增強能力要好于利用單幀圖像進行增強所獲得的超分辨率性能，但該方法要求相鄰幀基本相同，因而對高速運動目標(biāo)的重建效果較差，并且不適用于時域的超分辨重建。(2)基于運動估計的超分辨率重建方法。比如劉淼等人，見《計算機應(yīng)用研究》2007 年第8期，采用運動估計中的運動矢量來描述視頻序列中運動目標(biāo)的運動變化規(guī)律，通過對限定運動估計誤差閾值和凸集投影獲得超分辨率重建結(jié)果。此類方法的性能嚴重依賴運動估計的精度，并且運動矢量的計算多采用模板匹配與比對法，計算量大并且精度低，不適用于大倍數(shù)，比如4倍的時域超分辨率重建。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法，以解決已有技術(shù)中的運動估計誤差造成重建質(zhì)量較低的問題，以及無法較好地完成目標(biāo)高速運動場景重建、計算復(fù)雜度高的問題。本發(fā)明的主要思路是同一場景內(nèi)架設(shè)多個攝像機，獲得若干低分辨率視頻序列， 建立超分辨率前后的視頻序列之間的約束條件，統(tǒng)一考慮時域和空域重建問題，選擇恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)函數(shù)，采用多群優(yōu)化方法，把超分辨率問題轉(zhuǎn)化成為滿足約束條件的優(yōu)化問題進行求解。其中多群優(yōu)化方法是在閆允一等提出的基于生態(tài)學(xué)方法的r/KPSO方法之上，增加參數(shù)自動優(yōu)化功能，即參數(shù)自優(yōu)化的多子群粒子群優(yōu)化。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明包括以下步驟(1)采集同一場景中的若干低分辨率視頻序列，將所有元素按照x-y-t的辭書順序排列成向量(2)建立視頻超分辨重建過程中的約束矩陣
權(quán)利要求
1.一種基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法，包括如下步驟(1)采集同一場景中的若干低分辨率視頻序列，將所有元素按照x-y-t的辭書順序排列成向量 ;(2)建立視頻超分辨重建過程中的約束矩陣
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟Ga)所述的初始化求解種群，是將低分辨視頻序列在空域或時域進行線性插值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟Gb)所述的初始化參數(shù)配置種群，是按如下原則隨機進行(4bl)將K-子群進化參數(shù)ω ^CknCli2，r-子群進化參數(shù)ω r，Cr1，Cr2，K-子群的繁殖率P k，這7個參數(shù)的取值范圍設(shè)為
；(4b2)將r-子群的繁殖率P ^的取值范圍設(shè)為W，20]； (4b3)將r-子群所占比重已的取值范圍設(shè)為
；(4b4)將K-子群的速度收縮因子比Tk，r-子群的速度收縮因子比T,的取值范圍設(shè)為
ο
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟Gd)中所述的將r-子群和K-子群分別按照 r-策略和K-策略進行優(yōu)化，按如下步驟進行(4dl)設(shè)K-子群的進化參數(shù)與r-子群的進化參數(shù)條件為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中步驟(4d4)所述的計算各粒子違反約束程度值，是通過如下公式計算
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于參數(shù)自優(yōu)化的多子群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法，主要解決已有技術(shù)中運動估計誤差造成重建質(zhì)量較低，無法較好地完成目標(biāo)高速運動場景重建、計算復(fù)雜度高的問題。其實現(xiàn)過程是通過獲取同一場景的若干低分辨率視頻序列，將動態(tài)場景內(nèi)的點表示為空間和時間的三維坐標(biāo)，建立超分辨率前后的視頻序列之間的約束條件，統(tǒng)一考慮時域和空域重建問題，選擇恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)函數(shù)，采用參數(shù)自優(yōu)化的多群優(yōu)化方法，把超分辨率問題轉(zhuǎn)化成為滿足約束條件的優(yōu)化問題進行求解，求解結(jié)果即為最佳高分辨率重建結(jié)果。本發(fā)明具有重建視頻質(zhì)量高，不受運動估計影響，智能算法自適應(yīng)性好，計算量小的優(yōu)點，可應(yīng)用于高分辨率視頻的獲取。
文檔編號G06N3/00GK102355589SQ20111032787
公開日2012年2月15日 申請日期2011年10月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月26日
發(fā)明者吳憲祥, 孫偉, 朱娟娟, 胡穎穎, 郭寶龍, 閆允一 申請人:西安電子科技大學(xué)