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一種基于多元結(jié)構(gòu)的圖像復(fù)原方法

文檔序號:9565231閱讀:554來源:國知局
一種基于多元結(jié)構(gòu)的圖像復(fù)原方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,涉及圖像復(fù)原的方法,更具體說,它涉及一種基于 多元結(jié)構(gòu)的圖像復(fù)原方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像在傳輸、處理、記錄等過程中,由于模糊、下采樣、噪聲等影響,會使圖像質(zhì)量 下降。圖像質(zhì)量下降的過程,稱之為圖像退化。
[0003] 圖像退化模型可以表示為:
[0004] Y = SBX+n
[0005] 上式中,X為原始高質(zhì)量圖像,B為模糊算子,S是下采樣矩陣,η是加性高斯白噪 聲,Y為退化圖像。圖像復(fù)原就是根據(jù)退化圖像Y求解未知高質(zhì)量圖像X的過程,是圖像退 化過程的逆過程。I表示單位矩陣,當(dāng)S = B = I時,求解高質(zhì)量圖像X的過程就成為圖像 去噪過程;當(dāng)S = I,B為模糊算子時,上述問題就成為圖像去模糊;當(dāng)S為下采樣矩陣,B為 模糊算子時,上述問題就成為圖像超分辨率問題。
[0006] 圖像復(fù)原是指從低質(zhì)量圖像中重建出高質(zhì)量圖像的過程,該過程是一個病態(tài)反問 題,引入圖像先驗(yàn)知識有助于求解該問題。圖像的一個重要先驗(yàn)知識是圖像具有局部自相 似性,但是它僅僅分析了與觀測像素相近區(qū)域的像素點(diǎn),忽略了與觀測像素相距較遠(yuǎn)區(qū)域 內(nèi)像素的相似性。圖像邊緣信息是高質(zhì)量圖像的重要組成部分,模糊后的圖像和低分辨率 圖像丟失的主要信息之一是邊緣,因此重構(gòu)出圖像的邊緣細(xì)節(jié)有助于提高圖像質(zhì)量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足,而提供一種基于多元結(jié)構(gòu)的圖像復(fù)原方 法,整體上分為兩個階段:字典訓(xùn)練階段和圖像重建階段,訓(xùn)練階段離線進(jìn)行,重建階段利 用訓(xùn)練得到的字典和自然圖像的多元結(jié)構(gòu)先驗(yàn)信息,包括圖像局部結(jié)構(gòu)、非局部結(jié)構(gòu)和邊 緣結(jié)構(gòu)信息,重建出高質(zhì)量的圖像。
[0008] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的。這種基于多元結(jié)構(gòu)的圖像復(fù)原方法, 該方法包括以下各步驟:
[0009] 步驟1 :訓(xùn)練K類主分量分析子字典,將訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行分塊處理,分成大小為
的相互重疊圖像子塊并向量化后表示為Xie RP。進(jìn)一步步驟如下:
[0010] 步驟101:對圖像子塊進(jìn)行篩選,獲得標(biāo)準(zhǔn)差大于等于A的子塊記為X =
[X1, X2, ".Xm] 〇
[0011] 步驟102 :對圖像子塊進(jìn)行高通濾波,提取圖像子塊的高頻信息并作為訓(xùn)練樣本, 獲得的子塊記為
.
[0012] 步驟103 :對輸入的M個圖像子塊進(jìn)行K均值聚類,采用主分量分析法為每一類訓(xùn) 練一個主分量分析子字典,得到K個類中心和子字典,分別記為y m、C>m,m = 1…K。
[0013] 步驟2 :圖像復(fù)原重建,圖像的復(fù)原重建模型表示為:
[0015] 其中,W為局部權(quán)值矩陣,V為非局部權(quán)值矩陣,&表示初始高質(zhì)量圖像,與圖像X 具有相同尺寸,E( ·)表示邊緣結(jié)構(gòu)提取操作符,γ、Tl、〇為約束系數(shù)。
[0016] 圖像的局部相似性表示:圖像
窗口的中心像 素點(diǎn)可由其窗口內(nèi)鄰域像素點(diǎn)加權(quán)預(yù)測得到。采用轉(zhuǎn)向核回歸方法對圖像X求解局部權(quán)值 矩陣,具體是:
[0018] 其中,det( ·)表示求行列式,
分別表示窗口中心像素點(diǎn)\與鄰域像 素點(diǎn)Xj的位置,T表示轉(zhuǎn)置。鄰域像素構(gòu)成的向量
Wl j表示每個窗口中心像素點(diǎn) X1與鄰域像素點(diǎn)L的結(jié)構(gòu)相似性。Q i表示其對稱協(xié)方差矩陣,h為全局平滑參數(shù),u為數(shù)據(jù) 樣本的局部密度。窗口的權(quán)值向量
圖像列向量形 式表示為X e rNX1,則局部權(quán)值矩陣
Xs 表示Xs的鄰域,w s表示X s為中心像素的窗口的權(quán)值向量。
[0019] 圖像自相似性僅僅分析了與觀測像素相近區(qū)域的像素點(diǎn),實(shí)際上與觀測像素相距 較遠(yuǎn)區(qū)域內(nèi)的像素也具有相似的特征。非局部相似性的基本思想是:基于圖像塊匹配方法, 在圖像中搜索與目標(biāo)塊相似的塊,并對相似的塊進(jìn)行加權(quán),最后求解得到非局部權(quán)值矩陣 V。
[0020] 低質(zhì)量圖像相對于高質(zhì)量圖像,缺失了圖像高頻信息,而圖像高頻信息形成了圖 像的邊緣和細(xì)節(jié)。引入邊緣結(jié)構(gòu)約束項(xiàng),直接采用重建圖像和初始化高質(zhì)量圖像的差值
近似表示丟失的邊緣信息,式(1)寫成:
[0022] 圖像可以展開成字典表示形式:
[0024] 式⑷中,民為子塊提取矩陣,圖像X的第i個塊X R i = 1,2,…Nl,Nl為 圖像塊總數(shù)。Φ表示子字典集合,ΦΜ表示子塊X1WK個子字典中所選擇的最佳子字典, 選擇原則是選擇與X1有最小歐氏距離的類中心μ Cti表示子塊^的稀疏表示系數(shù)矢量, α為稀疏表示系數(shù)集合。式(3)結(jié)合稀疏表示系數(shù)的稀疏性,可以描述為:
[0025]
[0026] 式(5)可重新寫成:
[0031] 圖像復(fù)原算法如下:
[0032] 輸入:退化圖像Y,模糊算子B,下采樣矩陣S,加性高斯白噪聲n,主分量分析子字 典集合φ,約束系數(shù)μ,γ,η,σ,λ,迭代次數(shù)k = 0,最大迭代次數(shù)max。
[0033] 1).根據(jù)輸入的低質(zhì)量圖像Y,求解初始高質(zhì)量圖像X°。對圖像超分辨率重建,X° 為輸入低分辨率圖像Y的插值結(jié)果;對去模糊,χ°為輸入模糊圖像Y。令L= X °。
[0034] 2).根據(jù)圖像X°,求解局部權(quán)值矩陣W和非局部權(quán)值矩陣V的初值。
[0035] 3) ·當(dāng) k < max 時:
[0036] 1采用梯度下降法更新圖像。
[0038] 2.利用圖像子塊提取矩陣R1對圖像進(jìn)行分塊,再根據(jù)主分量分析子字典原子之間 的正交性求解稀疏表示系I

[0040] 3.根據(jù)約束系數(shù)λ,對
:采用軟閾值法獲得稀疏表示系·
[0041] 4.重建圖像
[0042] 5. k = k+Ι 〇
[0043] 6.當(dāng)k為C的整數(shù)倍時,根據(jù)圖像炒重新計(jì)算局部權(quán)值矩陣W和非局部權(quán)值矩陣 V。
[0044] 7.當(dāng)
時,結(jié)束循環(huán),或者k>max結(jié)束循環(huán)。
[0045] 輸出:高質(zhì)量圖儒
[0046] 本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn):本發(fā)明結(jié)合圖像的多元結(jié)構(gòu)先驗(yàn)信息,包括圖像局部結(jié)構(gòu)、 非局部結(jié)構(gòu)和邊緣結(jié)構(gòu)信息,將其作為圖像復(fù)原模型的約束項(xiàng),結(jié)合圖像稀疏表示系數(shù)的 稀疏性求解表示系數(shù)并用于圖像重建,提高了復(fù)原圖像的重建質(zhì)量,特別是圖像邊緣細(xì)節(jié) 處的重建結(jié)果。
【附圖說明】
[0047] 圖1是本發(fā)明的步驟流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048] 下面結(jié)合實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步描述。
[0049] 本發(fā)明所述的這種基于多元結(jié)構(gòu)的圖像復(fù)原方法,該方法包括以下各步驟:
[0050] 步驟(1)訓(xùn)練主成分分析子字典,具體是:
[0051] 將訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行分塊處理,分成大小為
的相互重疊的圖像子 塊\^ Rp,重疊像素為6X7。首先,對圖像子塊進(jìn)行篩選,獲得標(biāo)準(zhǔn)差大于等于△= 16的 圖像子塊記為X = [X1, X2,…Xm]。其次,對圖像子塊進(jìn)行高通濾波,
[0052] 提取圖像
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