[发明专利]超分辨率图像重建方法和装置

权利要求书

1.超分辨率图像重建装置，其特征在于，包括：

训练样本获取单元，用于获取训练样本，所述训练样本包括多个不同个体的高分辨率幼儿磁共振图像；

字典构建单元，用于构建字典，所述字典包括K个子字典；

子字典的获取包括：

对训练样本的细节层进行聚类得到K个类族，对每个类族的协方差矩阵进行特征值分解得到每个类族的特征向量构成的酉矩阵，每个类族的特征向量构成的酉矩阵即为一个子字典；

低分辨率图像输入单元，用于输入任一新生儿磁共振图像作为低分辨率图像，对低分辨率图像进行图像插值来初始化高分辨率图像，得到当前估计高分辨率图像；

稀疏编码单元，将当前估计高分辨率图像分为基本层和细节层，提取当前估计高分辨率图像细节层的所有图像片，根据字典对当前估计高分辨率图像的细节层中每个图像片进行稀疏编码；

图像更新单元，用于当前估计高分辨率图像的细节层中每个图像片，对估计高分辨率图像的细节层进行更新，即对估计高分辨率图像进行更新；

超分辨率图像重建单元，用于当更新后的高分辨率图像估计和当前估计高分辨率图像细节层中每个图像片的稀疏编码呈收敛状态时，存储更新后的高分辨率图像估计；否则以更新后的高分辨率图像估计作为当前估计高分辨率图像进入下一次迭代，以继续对高分辨率图像估计和当前估计高分辨率图像细节层中每个图像片的稀疏系数进行更新计算；

更新后的高分辨率图像估计即为超分辨率图像；

稀疏编码单元中将当前估计的高分辨率图像分为基本层和细节层，包括：

对当前估计的高分辨率图像进行滤波后得到基本层，当前估计的高分辨率图像与其基本层的差值为细节层；

稀疏编码单元中根据字典对当前估计的高分辨率图像的细节层中每个图像片进行稀疏编码，包括：

步骤41，从当前估计的高分辨率图像细节层的所有图像片中任选一个图像片作为目标图像片e_i，其中i＝1,2,,...,I，I为当前估计的高分辨率图像细节层的所有图像片的数目；

步骤42，从K个子字典中选取一个子字典D_k，根据子字典D_k对目标图像片e_i进行稀疏编码并得到稀疏系数α_i，其中k＝1,2,...,K；即完成根据字典对当前估计的高分辨率图像的细节层的每个图像片进行稀疏编码并得到稀疏系数；

所述从K个子字典中选取一个子字典D_k，所述子字典D_k应满足其所对应的类族中心与目标图像片e_i的欧式距离最小；

超分辨率图像重建单元中更新后的高分辨率图像估计和估计的高分辨率图像细节层中每个图像片的稀疏编码呈收敛状态时，满足式(1)：

式(1)中，i＝1,2,,...,I，η为辅助参数，c≥0，c表示参数化非凸惩罚项的参数，表示第t次迭代修正后目标图像片e_i的稀疏系数，为α_i^(t)的非局部均值，α_i^(t)表示第t次迭代修正后目标图像片e_i的稀疏系数；

γ_i^(t)＝α_i^(t)-μ_i^(t)+ηD_k^TH^T(Y-H(Z^(t)+D_kα_i^(t)))，D_k为第k个子字典，k＝1,2,...,K，H为退化矩阵，Y为输入的低分辨率图像，Z^(t)表示第t次迭代更新后的高分辨率新生儿图像估计的基本层；

为第t次迭代修正后目标图像片e_i的正则化参数，δ^(t)是第t次迭代更新后的高分辨率图像估计的噪声方差；为第t次迭代后稀疏系数的标准偏差；

超分辨率图像重建单元中更新后的高分辨率图像估计其中α^(t+1)为第t次迭代修正后的高分辨率图像估计的细节层的稀疏系数矩阵，α^(t+1)＝{α₁^(t+1),α₂^(t+1),...α_i^(t+1),...,α_I^(t+1)}，D为字典，D＝{D₁,D₂,...,D_k,..,D_K}。

2.超分辨率图像重建方法，其特征在于，包括：

步骤1，获取训练样本，所述训练样本包括多个不同个体的高分辨率幼儿磁共振图像；

步骤2，构建字典，所述字典包括K个子字典；

子字典的获取包括：

对训练样本的细节层进行聚类得到K个类族，对每个类族的协方差矩阵进行特征值分解得到每个类族的特征向量构成的酉矩阵，每个类族的特征向量构成的酉矩阵即为一个子字典；

步骤3，输入任一低分辨率的新生儿磁共振图像作为低分辨率图像，对低分辨率图像利用图像插值来初始化高分辨率图像，得到当前估计的高分辨率图像；

步骤4，采用图像双层表示将当前估计的高分辨率图像分为基本层和细节层，提取当前估计的高分辨率图像细节层的所有图像片，根据字典对当前估计的高分辨率图像的细节层中每个图像片进行稀疏编码并得到对应的稀疏系数；

步骤5，根据当前估计的高分辨率图像的细节层中每个图像片的稀疏系数，对当前估计的高分辨率图像的细节层进行更新，即对当前估计的高分辨率图像进行更新；

步骤6，当更新后的当前估计高分辨率图像和高分辨率图像估计的细节层中每个图像片的稀疏编码呈收敛状态时，存储更新后的高分辨率图像估计；否则以更新后的高分辨率图像估计作为当前估计的高分辨率图像进入下次迭代，以继续对当前估计的高分辨率图像和当前估计的高分辨率图像细节层中每个图像片的稀疏系数进行更新计算；

更新后的高分辨率图像估计即为超分辨率图像；

步骤4中将当前估计的高分辨率图像分为基本层和细节层，包括：

对当前估计的高分辨率图像进行滤波后得到基本层，当前估计的高分辨率图像与其基本层的差值为细节层；

步骤4中根据字典对当前估计的高分辨率图像的细节层中每个图像片进行稀疏编码并得到对应稀疏系数，包括：

步骤41，从当前估计的高分辨率图像细节层的所有图像片中任选一个图像片作为目标图像片e_i，其中i＝1,2,,...,I，I为当前估计的高分辨率图像细节层的所有图像片的数目；

步骤42，从K个子字典中选取一个子字典D_k，根据子字典D_k对目标图像片e_i进行稀疏编码并得到稀疏系数α_i，其中k＝1,2,...,K；即完成根据字典对当前估计的高分辨率图像的细节层的每个图像片进行稀疏编码；

步骤6中更新后的高分辨率图像估计和高分辨率图像估计的细节层中每个图像片的稀疏编码呈收敛状态时，满足式(1)：

式(1)中，i＝1,2,,...,I，η为辅助参数，c≥0，c表示参数化非凸惩罚项的参数，表示第t次迭代修正后的目标图像片e_i的稀疏系数，为α_i^(t)的非局部均值，α_i^(t)表示第t次迭代修正后的目标图像片e_i的稀疏系数；

γ_i^(t)＝α_i^(t)-μ_i^(t)+ηD_k^TH^T(Y-H(Z^(t)+D_kα_i^(t)))，D_k为第k个子字典，k＝1,2,...,K，H为退化矩阵，Y为输入的低分辨率图像，Z^(t)表示第t次迭代更新后的高分辨率新生儿图像估计的基本层；

为第t次迭代修正后目标图像片e_i的正则化参数，δ^(t)是第t次迭代更新后的高分辨率图像估计的噪声方差；为第t次迭代后稀疏系数的标准偏差；

步骤6中更新后的高分辨率图像估计其中α^(t+1)为第t次迭代修正后的高分辨率图像估计的细节层的稀疏系数矩阵，α^(t+1)＝{α₁^(t+1),α₂^(t+1),...α_i^(t+1),...,α_I^(t+1)}，D为字典，D＝{D₁,D₂,...,D_k,..,D_K}。