[发明专利]一种基于振动提高视频分辨率的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像的增强或复原处理领域，具体涉及一种通过使用多幅图像提高视频图像分辨的方法。

背景技术

电子信息技术的发展使得数字视频成像和处理技术被广泛运用到数字电视、网络播放、视频监控、医学诊断、交通管理等与人们生活息息相关的领域，也成为了天文探测、宇航、遥感、制导、预警等军事和科研领域中不可缺少的技术。为了能从图像视频中获取更多场景或目标的细节信息和动态信息，就迫切需要提高图像视频的空间分辨率和时间分辨率。

图像分辨率是图像质量的一个主要标志，图像的分辨率越高，表明其越接近真实场景。提高图像分辨率主要通过改进硬件设备和改进图像处理软件的两种方式，其中改进硬件设备的方式主要是对图像成像元件及光学系统的改进，但受到设备本身特性以及制作工艺、加工成本的影响，高分辨率的硬件设备难于制造，且体积较大、成本高昂，难于推广普及。

改进图像处理软件的方式，一种是利用利用插值技术来增加图像的像元数，该方法可以提高图形的分辨率，但实际上信息量并没有增加。另一种是采用序列图像重构的方法获得高分辨率图像，具体是指利用多帧相互之间具有子像素位移的低分辨率图像序列，通过相应的算法来重建得到高分辨率图像。相比于插值方法，序列图像重构能够从本质上提高图像分辨率，也避免了升级硬件设备带来的设备体积、成本的提高。

中国专利申请CN201010350915.0公开了一种一种基于运动估计的肺4D-CT图像的超分辨率冠矢状面图像重建方法，采用了迭代反投影方法，对肺4D-CT图像进行了图像重构，但是该方法是针对由10-20个不同相位的3D图像所组成，其每一相位对应不同的肺运动时刻。其针对3D图像的重建算法较为复杂，只适用于重建静态图片，当用于视频监控等用途时，复杂的算法会造成硬件成本高昂及且难于得到帧速较高的实时视频信息。且该算法也只适用于与拍摄目标相对于摄像设备小范围运动的情况。

CN201010530837.9公开了一种基于随机微位移的超分辨率图像重建方法，但该方法只适用于图像在二维平面上发生微位移的情况，不适用于输出高分辨率的实时监控视频信息的场合

现有的图像重构方法，均是针对被摄录物体的平面或三维微位移情况而设计的，而在视频监控场合，摄像设备本身的振动也会对图像质量产生影响，而这种振动与拍摄对象移动而引起图像微位移模式并不相同，而现有的图像重建方法，并不适用于处理对于摄像设备本身振动引起的微位移，而对于很多视频监控场合来说，摄像设备本身就处于振动较高的场合，此时获得高分辨率图像。因此提供一种能够基于振动提高视频分辨率的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于振动提高视频分辨率的方法，充分利用了临近帧图像间亚像素级互补信息和系统结构的微小振动干扰实现了提高视频分辨率的效果。

本发明提供了一种基于振动提高视频分辨率的方法，包括步骤：

a)光学结构振动控制设计，通过振动控制设计将光学结构的角振动消除或转化为线振动，并控制线振动的振幅在亚像元范围内，在一个采样周期内，可以获得k幅低分辨率图像，构成图像序列，k为大于等于2的整数；

b)临近帧图像特征点检测，利用场景或目标灰度变化明显的特征信息，检测出步骤a)采集到的低分辨率图像中的特征点,并对检测出的特征点进行初步筛选；

c)临近帧图像特征点匹配，依据相邻两帧图像灰度相关性建立特征点匹配准则，对经过步骤b)初步筛选得到的特征点进行初步匹配形成匹配对，最后再利用特征点在图像分布的区域位置关系剔除粗匹配中的误匹配点；

d)通过灰度映射重建高分辨率图像帧，采用迭代反投影法(IBP，IterativeBackProjection)通过灰度映射重建高分辨率图像帧。

所述的基于振动提高视频分辨率的方法，其特征在于优选步骤b)采用Harris角点检测法，检测出步骤a)采集到的低分辨率图像中的特征点，初步筛选出的特征点灰度变化明显，且在图像中分布均匀。

所述基于振动提高视频分辨率的方法，其特征在于采用迭代反投影法通过灰度映射重建高分辨率图像帧具体为：