[发明专利]图像超分辨率重建的方法和装置

说明书

本申请提供了一种图像超分辨率重建的方法和装置，该方法包括将待重建的图像划分为n个图像块，n为大于或等于2的整数；确定该n个图像块中各个图像块的类型；根据该n个图像块中各个图像块的类型，通过卷积神经网络重建模型对该各个图像块进行重建，获取该n个图像块中各个图像块的重建图像块，其中，该卷积神经网络重建模型包括多组重建参数集合，不同类型的图像块重建时所使用的卷积神经网络重建模型中的重建参数集合不同；将该n个图像块的重建图像块拼接在一起，得到该图像的超分辨率重建图像。本申请实施例能够提高高分辨率图像质量，提升用户体验。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，更具体地，特别涉及一种图像超分辨率重建的方法和装置。

背景技术

在电子图像应用领域，人们经常期望得到高分辨率(high resolution,HR)图像。然而，受限于成像设备的成本过高或物理条件约束等问题，用户可能仅能获取到低分辨率的图像，因此，为了获得高分辨率的图像，需要一种技术，能够对该低分辨率的图像进行处理以获取到期望的高分辨率图像。

图像超分辨率(super resolution，SR)重建技术就是将低分辨率(lowresolution,LR)的图像(如1080P：1920x1080)通过一定的算法重建提升到HR的图像(如4K：3840x2160)。

高分辨率图像具有更高的像素密度，更多的细节信息，更细腻的画质，因此图像超分辨率重建技术具有十分广泛和重要的应用价值。例如，在医学影像处理领域，更高分辨率的图像有助于医生更精确地判断病变区域，减少误判漏判，更高效地治疗病患。在安检领域，SR后的高分辨率图像能够帮助安检人员更清晰的看出行李中是否含有疑似违规物品，保障旅客安全；在卫星遥感图像分析领域，SR后的图像能方便专业人员更清晰地看清楚地貌地形，测绘分析；而在消费电子、数字高清电视(high definition television，HDTV)等领域，SR能够使用户体验到更高清的画质，增强主观视觉体验。

现有的一种图像超分辨率重建的方法是将分辨率的图像像输入到重建模型中，在该重建模型中对该低分辨率图像整体进行统一处理，最终输出高分辨率的图像。然而，通过该方式获取的高分辨率图像质量较差，影响用户体验。

发明内容

本申请提供一种图像超分辨率重建的方法和装置，能够提高高分辨率图像质量，提升用户体验。

第一方面，提供了一种图像超分辨率重建的方法，该方法包括：将待重建的图像划分为n个图像块，n为大于或等于2的整数；确定所述n个图像块中各个图像块的类型；根据所述n个图像块中各个图像块的类型，通过卷积神经网络重建模型对所述各个图像块进行重建，获取所述n个图像块中各个图像块的重建图像块，其中，所述卷积神经网络重建模型包括多组重建参数集合，不同类型的图像块重建时所使用的卷积神经网络重建模型中的重建参数集合不同；将所述n个图像块的重建图像块拼接在一起，得到所述图像的超分辨率重建图像。

因此，本申请实施例中针对不同类型的对象块使用不同的参数集合通过重建模型进行重建，避免对整个待重建图像统一处理的不足，能够针对不同的类型进行相对应的处理，提高输出图像质量，减小视觉差距，提升用户体验。

可选地，在第一方面的一种实现方式中，图像块的类型包括单一区域图像块、纹理区域图像块、边缘区域图像块和混合区域图像块。

具体的，单一区域图像块是指颜色上相同或者非常相似的区域，比如一幅白色的墙面的图像被划分成多个图像块，而这些图像块中仅包含白色的像素点，这些像素点的颜色取值可能不完全一致，但都属于白色。因此，该墙面对应的图像块的类型为单一区域图像块。

纹理区域图像块为纹理密集的图像块。

边缘区域图像块是指存在边缘的区域的图像块，比如一张证件照图像，包括人脸轮廓和背景相接的地方的图像块的类型就属于边缘区域图像块。