[发明专利]一种基于光照分离的图像超分辨率增强方法

说明书

技术领域

本发明属于图像信息处理技术领域，具体地说，涉及一种基于光照分离的图像超分辨率增强方法，即一种基于光照分离的由低分辨率图像恢复高分辨图像的超分辨率处理方法。

背景技术

随着互联网和信息处理技术的快速发展，人们对图像分辨率的要求越来越高。但是由于受到物理成像条件和采集环境的限制，采集到的图像分辨率有时会很低，图像的视觉效果难以满足人们的需要。

超分辨率图像增强方法利用图像本身的性质和相邻图像块的关联信息，通过一定的算法处理，在不增加硬件投入的情况下从低分辨率低质量输入图像中估计出高分辨率高质量图像，使图像分辨率超过光学硬件设备的分辨率，获得图像潜在的细节信息，增强图像的可用性。这种方法一经提出，便引起了许多学者的广泛重视和关注。Harris[请参考文献J.LHarris.Diffraction and Resolving Power.Journal of Optical Society of American，Vol.54，No.7，pp.931-936，1964]从理论上证明，两个不同的物体不会产生同样的图像，因此，在无噪声条件下获取的任何图像只与一个物体相对应。这样，根据一个物体的低分辨率图像对该物体的细节增强存在可能。经过科研人员的后续研究，超分辨率图像增强方法已经取得较多结果，其可行性已经不容质疑。

超分辨率图像增强方法在视觉监控、公共安全、遥感、医学成像和高清晰度电视等多个领域有着广泛的应用前景。在卫星遥感方面，由于成像条件与成像设备的分辨率都有一定限制，一般来说很难获得高清晰度的图像，因此，从已获取的低分辨率图像来生成高分辨率图像具有十分重要的意义；在视频传输系统中，通过扩大图像和增加细节，可以从视频序列中得到超分辨率静态图像，把普通视频信号转化成高清晰度电视信号；在公共安全领域，处理由于运动、散焦、环境等引起的低质量图像，获取高质量图像；在生物特征识别领域，可以用超分辨率图像复原方法来得到高分辨率的人脸图像，这种高分辨率人脸图像用于人脸识别，可大大提高识别精度。

超分辨率增强方法已经成为国际上图像处理领域近十年来最为活跃的研究课题之一。超分辨率增强方法大致可以分为两个方向：基于重构的方法和基于学习的方法。基于重构的超分辨率增强方法的主要思想是利用多帧重复拍照图像的冗余信息，重构出超分辨率图像，消除和降低混频效应。基于重构的超分辨率增强方法需要建立符合实际情况的成像模型和降质模型，并需要对图像序列进行精确的亚像素运动估计，这在实际处理中都非常困难。基于学习的超分辨率增强方法是在基于重构的方法遇到困难的情况下发展起来的，虽然起步较晚，但目前看来能够弥补基于重构的方法的很多不足，基于学习的超分辨率增强方法结合智能技术的发展，针对特定类型的图像，有效利用先验知识，能有效提高空间分辨率，是值得进一步研究的方向，本发明就是属于基于学习的超分辨率领域，以解决该领域中的关键问题。