本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種高分辨率圖像的獲取方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

高分辨率成像是遙感圖像中的重要研究對(duì)象，但是由于受到光學(xué)系統(tǒng)如成像孔徑大小的限制，導(dǎo)致通過(guò)增加光學(xué)系統(tǒng)的焦距來(lái)獲取更高分辨率的圖像受到了限制。而2002年發(fā)射的spot5遙感衛(wèi)星首次采用了亞像元采樣技術(shù)，利用交錯(cuò)排列的傳感器產(chǎn)生一系列的低分辨率圖像，并通過(guò)高分辨率重建算法得到分辨率較高的圖像。在此基礎(chǔ)上，人們研究了多種斜采樣模式來(lái)進(jìn)行亞像元級(jí)別采樣。

另一方面由斜采樣系統(tǒng)可以得到的一系列低分辨圖像，通過(guò)合適的圖像超分辨率重建算法，可以得到分辨率較高的空間高分辨率圖像，為實(shí)際應(yīng)用提供高質(zhì)量的圖像。目前常見(jiàn)的方法有：圖像域或者小波域插值方法，凸集投影迭代法，landweber迭代及其加速算法，最大后驗(yàn)概率方法等。

由于斜采樣模式的特殊性，在該采樣模式下圖像之間的幾何關(guān)系是已知的，在不考慮采樣模式本身的誤差的情況下，可以假設(shè)由斜采樣系統(tǒng)得到的圖像是已經(jīng)經(jīng)過(guò)了高精度配準(zhǔn)的低分辨率圖像，其噪聲水平比較低。圖像域插值法的主要思想是選取序列圖像中的某一幅圖像做為參考圖像，根據(jù)配準(zhǔn)得到的運(yùn)動(dòng)參數(shù)將其他序列圖像映射到參考圖像對(duì)應(yīng)的高分辨率網(wǎng)格上，得到非均勻分布的空間采樣，然后對(duì)所得到的非均勻分布的空間采樣圖進(jìn)行非均勻插值處理，從而得到所有整數(shù)格網(wǎng)點(diǎn)的像素值。圖像域非均勻插值方法具有算法簡(jiǎn)單，適合線上操作等優(yōu)點(diǎn)，但是所得到的高分辨率圖像會(huì)在在圖像的邊界處(即相鄰像素點(diǎn)之間的灰度值落差比較大的地方)造成部分模糊，這一類模糊并不具有特定的模糊核，故一般的模糊核估計(jì)的方法并不適用，影響著高分辨率圖像的質(zhì)量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種高分辨率圖像的獲取方法及系統(tǒng)，能夠克服圖像插值后的邊界模糊的缺陷，有效提高圖像的分辨率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種高分辨率圖像的獲取方法，所述方法包括：

獲取多幅低分辨率圖像；

對(duì)多幅所述低分辨率進(jìn)行插值處理，得到插值后的高分辨率圖像；

建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型；

采用所述去噪模型對(duì)所述插值后的高分辨率圖像進(jìn)行處理，得到去噪后的高分辨率圖像。

可選的，所述獲取多幅低分辨率圖像，具體包括：

對(duì)圖像進(jìn)行斜采樣，得到斜采樣圖像；

獲取多幅所述斜采樣圖像。

可選的，所述對(duì)多幅所述低分辨率圖像進(jìn)行插值處理，得到插值后的高分辨率圖像，具體包括：

構(gòu)建高分辨率圖像網(wǎng)格；

根據(jù)所述低分辨率圖像，采用插值算法計(jì)算所述高分辨率圖像中的每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的像素值，得到插值后的高分辨率圖像。

可選的，所述根據(jù)所述低分辨率圖像，采用插值算法計(jì)算所述高分辨率圖像中的每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的像素值，得到插值后的高分辨率圖像，具體包括：

選取所述網(wǎng)格點(diǎn)附近的一個(gè)所述低分辨率圖像中的像素點(diǎn)，將所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第一鄰近像素點(diǎn)；

在所述鄰近像素點(diǎn)所在的所述低像素圖像中，選取與所述鄰近像素點(diǎn)相鄰的三個(gè)像素點(diǎn)，將三個(gè)所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第二鄰近像素點(diǎn)，所述第一鄰近像素點(diǎn)與所述第二鄰近像素點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)正方形區(qū)域；

獲取除所述第一鄰近像素點(diǎn)所在的所述低分辨率圖像外的低分辨率圖像中的區(qū)域像素點(diǎn)，所述區(qū)域像素點(diǎn)為位于所述正方形區(qū)域中的像素點(diǎn)；

獲取所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值；

根據(jù)所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值和所述網(wǎng)格點(diǎn)的位置，采用雙線性插值函數(shù)計(jì)算所述網(wǎng)格點(diǎn)的像素值。

可選的，所述建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型，具體包括：

建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型其中，x為待解的高分辨率圖像的像素值矩陣，y為所述插值后的高分辨率圖像的像素值矩陣，α為正則化參數(shù)，▽xi,j為矩陣▽x第i行第j列所對(duì)應(yīng)的值,其中▽表示梯度算子。

可選的，所述采用所述去噪模型對(duì)所述插值后的高分辨率圖像進(jìn)行處理，具體包括：

確定所述去噪模型的增廣拉格朗日函數(shù)；

獲取所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式；

將所述插值后的高分辨率圖像的像素值帶入所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式，得到去噪后的高分辨率圖像的像素值。

本發(fā)明還了一種提高圖像分辨率的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

低分辨率圖像獲取模塊，用于獲取多幅低分辨率圖像；

插值處理模塊，用于對(duì)多幅所述低分辨率進(jìn)行插值處理，得到插值后的高分辨率圖像；

去噪模型建立模塊，用于建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型；

去噪模塊，用于采用所述去噪模型對(duì)所述插值后的高分辨率圖像進(jìn)行處理，得到去噪后的高分辨率圖像。

可選的，所述低分辨率圖像獲取模塊，具體包括：

斜采樣單元，用于對(duì)圖像進(jìn)行斜采樣，得到斜采樣圖像；

斜采樣圖像獲取單元，用于獲取多幅所述斜采樣圖像。

可選的，所述插值處理模塊，具體包括：

高分辨率圖像網(wǎng)格構(gòu)建單元，用于構(gòu)建高分辨率圖像網(wǎng)格；

高分辨率圖像確定單元，用于根據(jù)所述低分辨率圖像，采用插值算法計(jì)算所述高分辨率圖像中的每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的像素值，得到插值后的高分辨率圖像。

可選的，所述高分辨率圖像確定單元，具體包括：

第一鄰近像素點(diǎn)選取子單元，用于選取所述網(wǎng)格點(diǎn)附近的一個(gè)所述低分辨率圖像中的像素點(diǎn)，將所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第一鄰近像素點(diǎn)；

第二鄰近像素點(diǎn)選取子單元，用于在所述鄰近像素點(diǎn)所在的所述低像素圖像中，選取與所述鄰近像素點(diǎn)相鄰的三個(gè)像素點(diǎn)，將三個(gè)所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第二鄰近像素點(diǎn)，所述第一鄰近像素點(diǎn)與所述第二鄰近像素點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)正方形區(qū)域；

區(qū)域像素點(diǎn)獲取子單元，用于獲取除所述第一鄰近像素點(diǎn)所在的所述低分辨率圖像外的低分辨率圖像中的區(qū)域像素點(diǎn)，所述區(qū)域像素點(diǎn)為位于所述正方形區(qū)域中的像素點(diǎn)；

像素值獲取子單元，用于獲取所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值；

網(wǎng)格點(diǎn)像素值計(jì)算子單元，用于根據(jù)所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值和所述網(wǎng)格點(diǎn)的位置，采用雙線性插值函數(shù)計(jì)算所述網(wǎng)格點(diǎn)的像素值。

可選的，所述去噪模型建立模塊，具體包括：

去噪模型建立單元，用于建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型其中，x為待解的高分辨率圖像的像素值矩陣，y為所述插值后的高分辨率圖像的像素值矩陣，α為正則化參數(shù)，▽xi,j為矩陣▽x第i行第j列所對(duì)應(yīng)的值,其中▽表示梯度算子。

可選的，所述去噪模塊，具體包括：

增廣拉格朗日函數(shù)確定單元，用于確定所述去噪模型的增廣拉格朗日函數(shù)；

迭代公式獲取單元，用于獲取所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式；

高分辨率圖像像素值單元，用于將所述插值后的高分辨率圖像的像素值帶入所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式，得到去噪后的高分辨率圖像的像素值。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實(shí)施例，本發(fā)明公開(kāi)了以下技術(shù)效果：本發(fā)明通過(guò)對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行插值處理以及采用帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型對(duì)插值后的高分辨率圖像進(jìn)行去噪處理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中經(jīng)過(guò)插值處理的高分辨率圖像的邊界模糊的缺陷，有效提高了圖像的分辨率。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例高分辨率圖像的獲取方法流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中的五幅低分辨率序列靶標(biāo)圖像；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中插值算法得到的圖像；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中admm后處理算法所得到的圖像；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中低分辨率靶標(biāo)圖像、插值圖像、admm后處理圖像部分放大比較的圖像；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例高分辨率圖像的獲取系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明的目的是提供一種高分辨率圖像的獲取方法及系統(tǒng)，能夠克服圖像插值后的邊界模糊的缺陷，有效提高圖像的分辨率。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例高分辨率圖像的獲取方法流程示意圖，如圖1所示，高分辨率圖像的獲取方法步驟如下：

步驟101：獲取多幅低分辨率圖像；

步驟102：對(duì)多幅所述低分辨率進(jìn)行插值處理，得到插值后的高分辨率圖像；

步驟103：建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型；

步驟104：采用所述去噪模型對(duì)所述插值后的高分辨率圖像進(jìn)行處理，得到去噪后的高分辨率圖像。

其中，步驟101獲取多幅低分辨率圖像，具體包括：

對(duì)圖像進(jìn)行斜采樣，得到斜采樣圖像；

獲取多幅所述斜采樣圖像。

步驟102對(duì)多幅所述低分辨率圖像進(jìn)行插值處理，得到插值后的高分辨率圖像，具體包括：

構(gòu)建高分辨率圖像網(wǎng)格；

根據(jù)所述低分辨率圖像，采用插值算法計(jì)算所述高分辨率圖像中的每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的像素值，得到插值后的高分辨率圖像，具體為：

選取所述網(wǎng)格點(diǎn)附近的一個(gè)所述低分辨率圖像中的像素點(diǎn)，將所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第一鄰近像素點(diǎn)；

在所述鄰近像素點(diǎn)所在的所述低像素圖像中，選取與所述鄰近像素點(diǎn)相鄰的三個(gè)像素點(diǎn)，將三個(gè)所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第二鄰近像素點(diǎn)，所述第一鄰近像素點(diǎn)與所述第二鄰近像素點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)正方形區(qū)域；

獲取除所述第一鄰近像素點(diǎn)所在的所述低分辨率圖像外的低分辨率圖像中的區(qū)域像素點(diǎn)，所述區(qū)域像素點(diǎn)為位于所述正方形區(qū)域中的像素點(diǎn)；

獲取所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值；

根據(jù)所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值和所述網(wǎng)格點(diǎn)的位置，采用雙線性插值函數(shù)計(jì)算所述網(wǎng)格點(diǎn)的像素值。

步驟103建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型，具體包括：

建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型其中，x為待解的高分辨率圖像的像素值矩陣，y為所述插值后的高分辨率圖像的像素值矩陣，α為正則化參數(shù)，▽xi,j為矩陣▽x第i行第j列所對(duì)應(yīng)的值,其中▽表示梯度算子。能夠有效的去除由插值算法引起的圖像邊界的模糊，較好得提高圖像的分辨率。

其中，l1保真項(xiàng)是基于l1范數(shù)下的，將插值得到的圖像x與需要得到的圖像y之間保持大部分是一致的。在模型中體現(xiàn)在這一項(xiàng)。

步驟104采用所述去噪模型對(duì)所述插值后的高分辨率圖像進(jìn)行處理，具體包括：

確定所述去噪模型的增廣拉格朗日函數(shù)；

獲取所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式；

將所述插值后的高分辨率圖像的像素值帶入所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式，得到去噪后的高分辨率圖像的像素值。

作為本發(fā)明的一個(gè)具體的實(shí)施例，首先選取五幅給定的低分辨率序列靶標(biāo)圖像(斜采樣圖像)作為實(shí)驗(yàn)圖像，圖2為本發(fā)明實(shí)施例中的五幅低分辨率序列靶標(biāo)圖像，如圖2所示，以圖2(a)為400×400參考圖，圖2(b)相對(duì)于圖2(a)在x方向上位移了0.4個(gè)像元，在y方向上位移了0.2個(gè)像元；圖2(c)相對(duì)于圖2(a)在x方向上位移了0.8個(gè)像元，在y方向上位移了0.4個(gè)像元；第2(d)幅圖相對(duì)于圖2(a)在x方向上位移了1.2個(gè)像元，在y方向上位移了0.6個(gè)像元；圖2(e)相對(duì)于圖2(a)在x方向上位移了1.6個(gè)像元，在y方向上位移了0.8個(gè)像元。圖3為本發(fā)明實(shí)施例中插值算法得到的圖像，如圖3所示，對(duì)五幅給定的低分辨率序列靶標(biāo)圖像進(jìn)行插值處理，得到插值圖像，再建立帶tv正則化的l1保真項(xiàng)去噪模型，并引入輔助變量，得出模型的增廣拉格朗日函數(shù)，最后導(dǎo)出拉格朗日函數(shù)的迭代格式，從而解得后處理圖像，如圖4所示，圖4為本發(fā)明實(shí)施例中admm后處理算法所得到的圖像。其中主要包括插值圖像的計(jì)算、去噪模型的建立、增廣拉格朗日函數(shù)的建立和求解。

具體流程如下：

計(jì)算插值圖像：

給定5幅已知相對(duì)位置的分辨率為400×400低分辨率圖像，構(gòu)造分辨率為800×800超分辨率圖像網(wǎng)格。對(duì)于高分辨率圖像中的每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)，選取該網(wǎng)格點(diǎn)附近的一個(gè)低分辨率圖像像素點(diǎn)和在低像素圖像中與該像素對(duì)應(yīng)的圖像的相鄰的三個(gè)像素點(diǎn)，該四個(gè)點(diǎn)形成一個(gè)包含高分辨率網(wǎng)格點(diǎn)的正方形區(qū)域。由于斜采樣模式的特性，在這個(gè)正方形區(qū)域內(nèi)，還包含了其他低分辨率圖像中的一個(gè)像素點(diǎn)，則該正方形區(qū)域內(nèi)存在8個(gè)已知位置的像素點(diǎn)(4個(gè)正方形區(qū)域頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)和其他4幅圖像中每個(gè)圖像都有一個(gè)點(diǎn)在正方形區(qū)域內(nèi))和已知位置的網(wǎng)格點(diǎn)。用雙線性函數(shù)對(duì)該區(qū)域進(jìn)行近似逼近來(lái)計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)的像素值。假設(shè)該區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)滿足雙線性函數(shù)為a+bx+cy+dxy，已知8個(gè)像素點(diǎn)的值和相對(duì)位置，分別記為:

(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)，(x3，y3，z3)，(x4，y4，z4)，(x3，y5，z5)，(x6，y6，z6)，(x7，y7，z7)，(x8，y8，z8)

而高分辨率圖像網(wǎng)格點(diǎn)的值和位置，記為(x,y,z)，其中x,y是已知的。為了求出參數(shù)(a,b,c,d)，從而得到z點(diǎn)的像素值，可以用矩陣的形式表達(dá)為

上述問(wèn)題等價(jià)于解超定方程ax＝b；其最小二乘解滿足a^tax＝a^tb；從而得到插值圖像。

建立去噪模型：

模型的基本形式是：

x為待解的高分辨率圖像，y為由插值算法得到的圖像。這里x的tv模定義如下：

正則化參數(shù)α用來(lái)平衡數(shù)據(jù)保真項(xiàng)和正則化項(xiàng)。這里為保真項(xiàng)，α||x||tv為正則項(xiàng)。為矩陣第i行第j列所對(duì)應(yīng)的值,其中▽表示梯度算子。

建立增廣拉格朗日函數(shù)：

引入輔助變量z＝x-y和w＝▽x，得出上述模型的增廣拉格朗日函數(shù)，為：

其中ρ1，ρ2為任意的正常數(shù)，λ，μ是對(duì)應(yīng)于等式約束的拉格朗日乘子。

求解增廣拉格朗日函數(shù)：

導(dǎo)出拉格朗日函數(shù)的迭代格式，從而解得x；

方法的迭代格式可以寫成如下形式：

這里x-子問(wèn)題是一個(gè)二次最小問(wèn)題，可以直接求得其解為：

w-子問(wèn)題和z-子問(wèn)題也具有顯式表達(dá)式：

這里函數(shù)t是軟閾值算子，其表達(dá)式為：

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中低分辨率靶標(biāo)圖像、插值圖像、admm后處理圖像部分放大比較的圖像，如圖5所示，圖5(a)低分辨率靶標(biāo)圖像，圖5(b)為經(jīng)過(guò)插值處理后的圖像，圖5(c)為采用本發(fā)明提供的方法對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行處理后得到的圖像，可見(jiàn)，采用本發(fā)明提供的方法對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行處理后，圖像的分辨率得到了大大的提高。

本發(fā)明提供的高分辨率圖像的獲取方法，通過(guò)對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行插值處理以及采用帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型對(duì)插值后的高分辨率圖像進(jìn)行去噪處理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中經(jīng)過(guò)插值處理的高分辨率圖像的邊界模糊的缺陷，有效提高了圖像的分辨率。

本發(fā)明還提供了一種高分辨率圖像的獲取系統(tǒng)，圖6為本發(fā)明實(shí)施例高分辨率圖像的獲取系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，如圖6所示，所述系統(tǒng)包括：

低分辨率圖像獲取模塊601，用于獲取多幅低分辨率圖像；

插值處理模塊602，用于對(duì)多幅所述低分辨率進(jìn)行插值處理，得到插值后的高分辨率圖像；

去噪模型建立模塊603，用于建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型；

去噪模塊604，用于采用所述去噪模型對(duì)所述插值后的高分辨率圖像進(jìn)行處理，得到去噪后的高分辨率圖像。

其中，所述低分辨率圖像獲取模塊601，具體包括：

斜采樣單元，用于對(duì)圖像進(jìn)行斜采樣，得到斜采樣圖像；

斜采樣圖像獲取單元，用于獲取多幅所述斜采樣圖像。

所述插值處理模塊602，具體包括：

高分辨率圖像網(wǎng)格構(gòu)建單元，用于構(gòu)建高分辨率圖像網(wǎng)格；

高分辨率圖像確定單元，用于根據(jù)所述低分辨率圖像，采用插值算法計(jì)算所述高分辨率圖像中的每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的像素值，得到插值后的高分辨率圖像。

所述高分辨率圖像確定單元，具體包括：

第一鄰近像素點(diǎn)選取子單元，用于選取所述網(wǎng)格點(diǎn)附近的一個(gè)所述低分辨率圖像中的像素點(diǎn)，將所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第一鄰近像素點(diǎn)；

第二鄰近像素點(diǎn)選取子單元，用于在所述鄰近像素點(diǎn)所在的所述低像素圖像中，選取與所述鄰近像素點(diǎn)相鄰的三個(gè)像素點(diǎn)，將三個(gè)所述像素點(diǎn)標(biāo)記為第二鄰近像素點(diǎn)，所述第一鄰近像素點(diǎn)與所述第二鄰近像素點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)正方形區(qū)域；

區(qū)域像素點(diǎn)獲取子單元，用于獲取除所述第一鄰近像素點(diǎn)所在的所述低分辨率圖像外的低分辨率圖像中的區(qū)域像素點(diǎn)，所述區(qū)域像素點(diǎn)為位于所述正方形區(qū)域中的像素點(diǎn)；

像素值獲取子單元，用于獲取所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值；

網(wǎng)格點(diǎn)像素值計(jì)算子單元，用于根據(jù)所述第一鄰近像素點(diǎn)、第二鄰近像素點(diǎn)和區(qū)域像素點(diǎn)的像素值和所述網(wǎng)格點(diǎn)的位置，采用雙線性插值函數(shù)計(jì)算所述網(wǎng)格點(diǎn)的像素值。

所述去噪模型建立模塊603，具體包括：

去噪模型建立單元，用于建立帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型其中，x為待解的高分辨率圖像的像素值矩陣，y為所述插值后的高分辨率圖像的像素值矩陣，α為正則化參數(shù)，▽xi,j為矩陣▽x第i行第j列所對(duì)應(yīng)的值,其中▽表示梯度算子。

所述去噪模塊604，具體包括：

增廣拉格朗日函數(shù)確定單元，用于確定所述去噪模型的增廣拉格朗日函數(shù)；

迭代公式獲取單元，用于獲取所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式；

高分辨率圖像像素值單元，用于將所述插值后的高分辨率圖像的像素值帶入所述增廣拉格朗日函數(shù)的迭代公式，得到去噪后的高分辨率圖像的像素值。

本發(fā)明提供的高分辨率圖像的獲取系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行插值處理以及采用帶全變差正則化的l1保真項(xiàng)的去噪模型對(duì)插值后的高分辨率圖像進(jìn)行去噪處理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中經(jīng)過(guò)插值處理的高分辨率圖像的邊界模糊的缺陷，有效提高了圖像的分辨率。

本說(shuō)明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見(jiàn)即可。對(duì)于實(shí)施例公開(kāi)的系統(tǒng)而言，由于其與實(shí)施例公開(kāi)的方法相對(duì)應(yīng)，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法部分說(shuō)明即可。

本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說(shuō)明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處。綜上所述，本說(shuō)明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。