[发明专利]基于轮廓波的五阶自导向超分辨率重建方法

说明书

本发明公开一种基于轮廓波的五阶自导向超分辨率重建方法，该方法对轮廓波变换后的图像高频子带进行五阶模板自导向插值，一方面能较为准确的捕捉到图像各个方向的信息与轮廓，精准估计图像各个方向的纹理和边缘；另一方面，由所发明的五阶导向模板对图像进行自适应插值克服了传统插值所产生的“振铃”以及细节信息增强明显不足的负面现象，从而提高了图像超分辨率重建的准确性，提高了重建图像的质量。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其是一种可提高图像超分辨率重建准确性的基于轮廓波的五阶自导向超分辨率重建方法。

背景技术

随着人们对图像分辨率精度需求的不断提升，现有的成像设备已无法完全满足人们对遥感、医学、军事、娱乐等方面的图像在精度上的要求，因此超分辨率(SR)重建技术已成为一个研究热点。当前超分辨率重建技术不论是在实际应用还是理论方法方面，都已非常丰富。例如，在应用方面：该技术已被广泛应用于遥感影像、对地观测、生物医学、目标识别等领域；在理论方面: 该技术可以分为基于空间域的超分辨率重建方法与基于频率域的超分辨率重建方法。常见的基于空间域的超分辨率重建方法有：最近邻插值法、双线性插值法与三次插值法。这些方法尽管取得了一定的插值效果，但在图像连续性，保护边缘和计算量方面各自存在缺陷。基于频率域的超分辨率重建方法能够更好的利用频率域系数的稀疏特性，从而取得更好的效果。尽管超分辨率重建技术已被广泛研究，但在消除“振铃”以及增强细节信息方面还有明显不足。

轮廓波(contourlet)变换的基函数分布于多尺度、多方向上，少量系数即可有效地捕捉图像中的边缘轮廓，在任意尺度上实现任意方向的分解，图像大部分的轮廓和方向性纹理信息可被分离出来。但是，轮廓波的这一特性尚没有充分地应用到图像的超分辨率重建中。

发明内容

本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种可提高图像超分辨率重建准确性的基于轮廓波的五阶自导向超分辨率重建方法。

本发明的技术解决方案是：一种基于轮廓波的五阶自导向超分辨率重建方法，按照如下步骤进行：

步骤 1. 对输入待重建的分辨率为M×N的低分辨率图像I₁进行双三次插值，得到初始高分辨率图像im，im的分辨率为2M×2N；

步骤 2. 对初始高分辨率图像im进行轮廓波分解，设分解后的系数为coeffs，保留其低频系数矩阵为new_coeffs{1}和四个高频子带的系数矩阵，分别为x1、x2、x3、x4，所述x1是0°至45°与180°至225°方向，所述x2是135°至180°与315°至360°方向，所述x3是90°至135°与270°至315°方向，所述x4是45°至90°与225°至270°方向；

步骤 3. 对四个高频子带系数矩阵x1、x2、x3、x4结合各子带所对应的角度进行五阶导向模板组的自适应插值，得到插值后的四个高频子带系数矩阵分别为new_coeffs{2}{1}、new_coeffs{2}{2}、new_coeffs{2}{3}、new_coeffs{2}{4}，所述的五阶导向模板组进行自适应插值包括如下步骤：

步骤 3.1 划分五阶导向模板组，将所有五阶模板划分为模拟0°至45°与180°至225°方向、模拟135°至180°与315°至360°方向、模拟90°至135°与270°至315°方向、模拟45°至90°与225°至270°方向的四类导向模板组，每类五阶导向模板组中包含了不同角度的五阶导向模板；

步骤 3.2 依次在各个角度的高频子带系数矩阵x1、x2、x3、x4中选取最优的五阶导向模板，再在四个高频子带的系数矩阵x1、x2、x3、x4选取一个待处理的像素，设当前像素P的坐标为(i,j)，设P的像素值为P(i,j)，对当前像素P选取最优五阶导向模板，包含以下步骤：