[发明专利]基于稀疏表示的图像放大方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像放大技术领域，具体地说，涉及一种基于稀疏表示的图像放大方法。

背景技术

通常在一些情形中，由于成像传感器的性能、图像传输过程等方面的原因，图像的分辨率常常较低，直接影响了图像的可用性。为了提高图像的分辨率，以适应实际问题的需要，较为常见的方法就是对图像进行放大，因此，研究有效的图像放大技术也就显得尤为重要。目前，图像放大主要是通过插值技术来实现。主要的插值方法有：近领域插值法、双线性插值法和基于迭代函数的分形插值法等。但是，这些都存在明显的不足：近领域插值法虽然速度较快，但会产生块效应；双线性插值法的不但计算量较大，而且由于其低通滤波性质使图像在一定程度上变得模糊；而基于迭代函数的分形插值法会引起马赛克效应。如今，随着小波分析的广泛应用，利用小波分解进行图像放大已经成为一种比较有效的图像放大技术。

但是，由于二维可分离小波变换是经一维小波通过张量积形成的，它只能有效地表示一维奇异信息即点奇异信息，而不能有效地描述图像中的二维或高维奇异信息，如线、轮廓等重要信息，从而制约了基于小波变换图像放大方法的性能。Contourlet(轮廓小波)变换作为一种新的信号分析工具，解决了小波变换不能有效表示二维或更高维奇异性的缺点，能准确地将图像中的边缘捕获到不同尺度、不同频率、不同方向的子带中。它不仅具有小波变换的多尺度特性，还具有小波变换不具有的方向性和各向异性，因此能很好地应用于图像处理中。

中国专利申请CN200610081450.3提供了一种基于小波分形的遥感图像插值方法，其特征是在小波变换域的高频子带内分割图像块，根据同方向上、不同尺度上的高频分量具有相似性，通过同方向上高频子带视频对象的空间位置和小波系数的父子关系能检测到各级高频子带的视频对象，实现图像分割。

中国专利申请CN200610116698.9提供一种基于稀疏变换的图像盲源分离方法，其特征在于首先利用Contourlet变换对接收到的混合图像信号进行多尺度、多方向的稀疏分解，并在Coniourlet变换域利用稀疏性判别标准来选取稀疏性最好的子图像组；然后利用传统的快速定点独立分量分析方法对选取的子图像组进行盲分离，获取分离矩阵；最后，利用这个分离矩阵来对接收到的混合图像信号进行分离，提取混合图像中的各个独立分量，达到图像盲源分离的目的。但上述申请中都并未涉及图像放大的处理方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有图像放大方法的不足，提出了一种基于稀疏表示的图像放大方法，利用Contourlet变换对图像进行稀疏分解，对获得低频子图像和多尺度多方向高频子图像分别采用不同的方法进行放大，然后进行Contourlet反变换获得放大后的高分辨率图像。同时，本发明还采用循环平移法来去除因Contourlet变换不具有平移不变性带来的块效应。

本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：

一种基于稀疏表示的图像放大方法，其特征在于，包括如下步骤：

1.对输入的低分辨率图像进行循环平移，并对循环平移后的图像进行多尺寸、多方向的Contourlet分解，获得低频子图像和多尺度、多方向的高频子图像；

2.对获得的低频子图像和多尺度、多方向的高频子图像进行放大处理；

3.对放大后的低频子图像和多尺度、多方向的高频子图像进行Contourlet逆变换以及与步骤1中平移量相应的逆平移，得到此次平移后的放大图像；

4.重复上述步骤，对每次得到的放大图像进行平均处理，得到最终的放大图像。

本发明中，步骤1中，对原始低分辨率图像的平移包含在行方向和列方向上进行有效位移量的循环平移。

步骤2中，所述的低频子图像采用原始的低分辨率图像代替，得到放大的低频子图像；

所述高频子图像采用相似性原理进行放大，其放大过程包括如下步骤：

1).对高频子图像进行双线性插值，得到插值放大高频子图像；

2).对低频子图像进行双线性插值，得到插值放大低频子图像；

3).通过放大的低频子图像和插值放大低频子图像计算相似度放大比例因子；

4).通过相似度放大比例因子和插值放大高频子图像计算放大的高频子图像。

步骤3中，所述逆平移包含在行方向和列方向上进行平移。

步骤4中，放大图像平均处理采用线性平均，以达到提高图像分辨率的目的。

本发明方法与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：