[发明专利]一种基于光栅扫描原理的图像分块及处理方法在审

专利信息
申请号: 201710177615.5 申请日: 2017-03-23
公开(公告)号: CN107169968A 公开(公告)日: 2017-09-15
发明(设计)人: 杨晓苹;李剑飞;陈志宏;林海杰;刘君 申请(专利权)人: 天津理工大学
主分类号: G06T7/10 分类号: G06T7/10;G06T3/40
代理公司: 天津佳盟知识产权代理有限公司12002 代理人: 颜济奎
地址: 300384 天津市西青*** 国省代码: 天津;12
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 光栅扫描 原理 图像 分块 处理 方法
【说明书】:

技术领域:

发明属于数字图像处理技术领域,具体涉及一种基于光栅扫描原理的抽取图像中信息的图像分块方法。

背景技术:

光栅扫描显示器显示图形时,电子束依照固定的扫描线和规定的扫描顺序进行扫描。电子束先从荧光屏左上角开始,向右扫一条水平线,然后迅速地回扫到左边偏下一点的位置,再扫第二条水平线,照此固定的路径及顺序扫下去,直到最后一条水平线,即完成了整个屏幕的扫描。传统的图像分块方法得到的图像块数量有限,从而获得的图像信息也较少,并不能很好的满足各图像处理算法的要求。

发明内容:

本发明提供了一种基于光栅扫描原理的抽取图像中信息的图像分块方法,该方法能够得到更多的图像块,从而获取更多的图像信息。特别地,我们已经将该方法应用于超分辨率图像重构和图像增强中,已经取得非常好的效果。

一种基于光栅扫描的图像信息抽取方法,该方法包括以下步骤:

步骤1、对样本图像从(x,y)坐标点开始划分为大小图像块,步长为s;

1≤x≤m,x=k*s+1,k∈N,m为图像块的长度;

1≤y≤n,y=k*s+1,k∈N,n为图像块的宽度;

步骤2、从划分好的图像块中抽取图像信息用于图像处理算法。

所述图像处理方法为:在超分辨率图像重构和图像增强的实验中,使用该分块方法抽取图像信息,具体步骤如下:

1)使用上述分块方法分别对高低分辨率训练图像进行分块,得到一组高低分辨率图像块;

2)抽取低分辨率图像块的信息作为输入向量,抽取高分辨率图像块中的信息作为像素标签,组成一组向量对;

3)利用Log算子判断这些图像块是属于高频空间还是低频空间并用支持向量回归机(SVR)工具训练优化后的向量对,得到高低频空间下的两个字典;

4)抽取测试用低分辨率图像中图像块并得到高低频空间下的输入向量,利用SVR工具回归对应的属于超分辨率图像块的标签像素并得到回归后的图像;

5)最后,对图像进行后处理得到最终的超分辨率图像;

使用该分块方法可以获取更多的图像块,从而抽取更多的图像信息组成向量对。

使用该分块方法得到的图像块在数量上具有很大优势,可以从图像块中抽取更多的图像信息。实验结果表明,与其它具有代表性的重建方法相比,使用上述方法得到的图像在PSNR和SSIM指标上平均比双三次插值算法分别提高3.1%-5.3%和1.5%-8.1%。

附图说明

图1给出了本发明的流程图。

图2给出了本发明的实施过程。

具体实施方式

实施例1

参照图1、2对本方法进行详细的描述。

基于光栅扫描原理的抽取图像中信息的图像分块方法,具体包括以下步骤:

1、对一幅256*256大小的图像分别从(x,y)(x=1,2,3;y=1,2,3)坐标点开始分成3*3大小的图像块,步长设为1。

2、总共进行3*3=9次分块,得到的图像块数量分别为p1=p2=p4=p5=85*85,p3=p6=p7=p8=85*54,p9=84*84。

3、最终得到图像块的数量p=p1+p2+…+p9

4、从划分好的图像块中抽取图像信息用于各种图像处理算法。

我们在超分辨率图像重构和图像增强的实验中,使用该分块方法抽取图像信息,已经取得了明显的效果,具体实验步骤如下:

1、使用上述分块方法分别对高低分辨率训练图像进行分块,得到一组高低分辨率图像块。

2、抽取低分辨率图像块的信息作为输入向量,抽取高分辨率图像块中的信息作为像素标签,组成一组向量对。

3、利用Log算子判断这些图像块是属于高频空间还是低频空间并用支持向量回归机(SVR)工具训练优化后的向量对,得到高低频空间下的两个字典。

4、抽取测试用低分辨率图像中图像块并得到高低频空间下的输入向量,利用SVR工具回归对应的属于超分辨率图像块的标签像素并得到回归后的图像。

5、最后,对图像进行处理后得到最终的超分辨率图像。

使用该分块方法可以获取更多的图像块,从而抽取更多的图像信息组成向量对。实验结果表明,与其它具有代表性的重建方法相比,使用上述方法得到的图像在PSNR和SSIM指标上平均比双三次插值算法分别提高3.1%-5.3%和1.5%-8.1%。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津理工大学,未经天津理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710177615.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top