[发明专利]一种基于高维索引的图像快速超分辨率增强方法

权利要求书

1.一种基于高维索引的图像快速超分辨率增强方法，其特征在于包括以下步骤：

A、将高分辨率图像进行降质处理，得到低分辨率图像I_D；

B、将高分辨率图像与低分辨率图像I_D进行求差处理，得到高频信息图像I_H；

C、使用相同的图像分割策略对高频信息图像I_H和低分辨率图像I_D进行处理，建立若干个高频信息图像-低分辨率图像块对(BD_i，BH_i)，第i个高频信息图像-低分辨率图像块(BD_i，BH_i)对中包含第i个高频信息图像分块BH_i和第i个低分辨率图像分块BD_i；

D、对每一个高频信息图像-低分辨率图像块对(BD_i，BH_i)中的低分辨率图像分块BD_i进行特征提取，形成特征向量FD_i，将特征向量FD_i与高频信息图像分块BH_i建立一一对应联系；

E、重复步骤A～步骤D，将高分辨率图像库中的高分辨率图像进行一一处理，形成先验知识库；

F、使用先验知识库中存储的低分辨率图像分块特征向量FD_i与高频信息图像分块BH_i的对应关系建立高维索引库；

G、将待处理的低分辨率图像进行放大，得到与期望尺寸一致的放大图像；

H、将放大图像进行分块，并提取特征向量，利用特征向量在高维索引库中进行检索，得到若干个相似检索结果，进而通过检索结果从先验知识库中提取对应的高分辨率图像分块；

I、从步骤H中得到的若干个相似的高频图像分块中进行筛选，将筛选出的高频图像分块进行拼接，得到高频信息图像；

J、将高频信息图像和低分辨率图像进行叠加融合，得到超分辨率增强图像。

2.根据权利要求1所述的基于高维索引的图像快速超分辨率增强方法，其特征在于：步骤A中对高分辨率图像进行降质处理的具体计算方法为，

I_D＝I_o·G

其中I_o为高分辨率图像，I_D为降质后的低分辨率图像，“·”为卷积运算，G为w*w的高斯卷积矩阵，G的矩阵元素由二维高斯函数确定，计算方法如下，

g(i,j)=e-(i2-j2)/2σ2.]]>

3.根据权利要求1所述的基于高维索引的图像快速超分辨率增强方法，其特征在于：步骤B中得到高频信息图像的具体计算方法为，

I_H＝I_o-I_D。

4.根据权利要求1所述的基于高维索引的图像快速超分辨率增强方法，其特征在于：步骤D中，低分辨率图像分块BD_i的特征为灰度特征、梯度特征或统计特征。