專利名稱：基于自然圖像統(tǒng)計(jì)稀疏模型的單幀圖像超分辨重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種單幀圖像超分辨重建方法，特別涉及一種基于自然圖像統(tǒng)計(jì)稀疏模型的單幀圖像超分辨重建方法。
背景技術(shù)：
文獻(xiàn)“Image super resolution via sparse representation, IEEE Trans. ImageProcessing, Vol. 19(11)，pp. 2861-3873，2010”公開了一種基于稀疏表示的單幀圖像超分辨重建算法。該方法的超分辨重建過程是逐個(gè)圖像塊進(jìn)行估計(jì)。對(duì)每個(gè)低分辨率的圖像塊，該方法首先求解該圖像塊關(guān)于一個(gè)低分辨率字典的稀疏表示系數(shù)，然后使用該稀疏表示系數(shù)與和低分辨率字典對(duì)應(yīng)的一個(gè)高分辨率圖像進(jìn)行高分辨率圖像塊的重建。該估計(jì)過程對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行逐像素塊的估計(jì)，最終的高分辨率圖像通過估計(jì)得到的高分辨率圖像塊的加權(quán)拼接得到。該方法通過對(duì)低分辨率字典和高分辨率字典的聯(lián)合學(xué)習(xí)，提高了重建質(zhì)量。該方法的缺陷是，由于估計(jì)過程是逐像素塊進(jìn)行的，相鄰圖像塊的估計(jì)過程互相獨(dú)立，因而相鄰圖像塊地估計(jì)結(jié)果不一定一致；其次，由于只使用了小的圖像塊作為估計(jì)算法的輸入，該方法不能利用自然圖像在大尺度上的統(tǒng)計(jì)特性，在估計(jì)結(jié)果中容易產(chǎn)生一些不自然的偽結(jié)構(gòu)信息。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有基于稀疏表示的單幀圖像超分辨重建算法重建圖像質(zhì)量差的不足，本發(fā)明提供一種基于自然圖像統(tǒng)計(jì)稀疏模型的單幀圖像超分辨重建方法，該方法利用自然圖像的統(tǒng)計(jì)特性，采用貝葉斯方法對(duì)圖像超分辨重建問題進(jìn)行建模，并采用最小均方誤差準(zhǔn)則對(duì)高分辨率圖像進(jìn)行估計(jì)，能夠得到高質(zhì)量的超分辨率重建圖像。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案一種基于自然圖像統(tǒng)計(jì)稀疏模型的單幀圖像超分辨重建方法，其特點(diǎn)是包括以下步驟(a)使用馬爾科夫隨機(jī)場對(duì)圖像X的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行建模，
權(quán)利要求
1.一種基于自然圖像統(tǒng)計(jì)稀疏模型的單幀圖像超分辨重建方法，其特征在于包括以下步驟 (a)使用馬爾科夫隨機(jī)場對(duì)圖像X的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行建模，
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于自然圖像統(tǒng)計(jì)稀疏模型的單幀圖像超分辨重建方法，用于解決現(xiàn)有基于稀疏表示的單幀圖像超分辨重建算法重建圖像質(zhì)量差的技術(shù)問題。技術(shù)方案是利用自然圖像的統(tǒng)計(jì)特性，采用貝葉斯方法對(duì)圖像超分辨重建問題進(jìn)行建模，并采用最小均方誤差準(zhǔn)則對(duì)高分辨率圖像進(jìn)行估計(jì)。重建得到的高分辨圖像更加自然，偽結(jié)構(gòu)數(shù)目減少，且具有更清晰的邊緣結(jié)構(gòu)，與背景技術(shù)的方法相比，能獲得更高質(zhì)量的超分辨重建圖像，重建結(jié)果提高了1dB～2dB。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102750678SQ20121020103
公開日2012年10月24日 申請(qǐng)日期2012年6月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月18日
發(fā)明者孫瑾秋, 張海超, 張艷寧, 朱宇, 李海森 申請(qǐng)人:西北工業(yè)大學(xué)