[发明专利]超分辨率方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种超分辨率方法和装置。

背景技术

超分辨率即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。超分辨率重建的核心思想就是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率，实现时间分辨率向空间分辨率的转换。

获得准确的运动估计对于传统多帧融合超分辨率方法非常重要，但是，因为很多自然图像中包含局部运动，有些时候很难获得准确的运动估计，所以多帧融合的超分辨率方法的应用场景受到了较大的限制。

为了解决这个问题，以非局部性均值去噪方法为基础，业界提出了非局部性均值超分辨方法，通过赋予相邻块合理的权值从而恢复参考块的中心点，非局部性均值超分辨方法可以不需要进行运动估计即获得较高品质的高分辨图像。

非局部性均值超分辨方法的核心在于找到尽可能多的相似块，并且使相似块具有较高的权值。为此，业界提出了一种超分辨率重建方法。所述超分辨率重建就是通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程，其核心思想就是用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率，实现时间分辨率向空间分辨率的转换。

现有的超分辨率重建方法通过使用动态的搜索机制，合理地选择块和搜索窗口的大小，更精确地衡量块之间的相似性，并且利用了搜索窗口重定位和具有旋转不变性的相似性度量的方法，使得该方法可以找到更多的相似块，相比于传统的非局部性均值超分辨方法有更好的恢复效果。

无论是传统的非局部性均值超分辨方法还是现有的超分辨率重建方法，都使用了候选块和参考块的灰度差异作为衡量相似性的重要指标，而事实上，图像的灰度非常容易被光照影响，在复杂的光照条件下，临近帧的同一景物的灰度差异也可能非常大，在这种情况下，由于不能找到相似的块或者块的权值度量不准确，上述方法的性能都会受到很大的影响。

发明内容

本发明提供一种超分辨率方法和装置，以避免光照影响，在复杂的光照条件下相对准确地衡量块之间的相似性，进而获得效果较好的高分辨率图像。

为此，本发明实施例提供如下技术方案：

一种超分辨率方法，包括：

获取低分辨率图像序列；

依次提取所述低分辨率图像序列当前帧中的目标块及所述目标块的候选块；

计算各候选块与所述目标块的灰度相似度和结构相似度；

根据所述灰度相似度和结构相似度，确定所述候选块的权值；

对各候选块中心点的像素值进行加权平均，并将得到的加权平均值作为所述目标块的中心点的图像值。

优选地，所述提取当前帧中的目标块包括：以所述当前帧中每个点为中心提取目标块；

所述提取所述目标块的候选块包括：以当前帧及其前一帧和后一帧中的每个点为中心提取所述目标块的候选块。

优选地，所述计算各候选块与所述目标块的灰度相似度包括：

其中，

其中：

(k,l)为目标块的中心点坐标，R_k,l为目标块；

(i,j)是候选块的中心点坐标，R_i,j为候选块；

w_int(k,l,i,j)是候选块与目标块的灰度相似度；

Y_t表示经过插值后得到的序列中的第t帧；

σ₁是预设的平滑系数。

优选地，所述计算各候选块与所述目标块的结构相似度包括：

其中，

其中：

w_str(k,l,i,j)是候选块与目标块的结构相似度；

D_k,l是以(k,l)为中心点的目标块的结构信息描述子；

D_i,j是以(i,j)为中心点的候选块的结构信息描述子；

σ₂是预设的平滑系数。

优选地，所述方法还包括：

按以下方式确定所述候选块或目标块的结构信息描述子：

以所述候选块或目标块的中心点为中心建立一个方形区域；

将此方形区域分为4*4个子区域；

确定每个子区域的水平方向Haar小波dx，垂直方向的Haar小波dy；

统计每个子区域的∑dx，∑dy，∑|dx|，∑|dy|，得到一个4*4*4维的向量；