[发明专利]一种图像量化分析方法

权利要求书

1.一种图像量化分析方法，其特征在于，包括以下步骤

获取原始图像样本，所述原始图像样本包括原始训练样本、原始测试样本；

平滑模糊处理，分别对所述原始训练样本、原始测试样本中的图像块数据归一化，以降低图像的分辨率，得到模糊训练样本、模糊测试样本，使所述模糊测试样本具有和模糊训练样本相同的数据特征；

训练超分辨重建模型，利用超分辨全卷积网络建立所述模糊训练样本、与原始训练样本之间的像素特征映射关系，并从所述模糊训练样本中提取所述像素特征，得到超分辨重建模型；

处理模糊测试样本，将模糊测试样本输入所述超分辨重建模型，得到相应的超分辨重建图像；

构造残差图谱，计算原始测试样本与超分辨重建图像之间的残差图谱，其中，所述残差图谱中高灰度值响应的区域即为异常特征区域。

2.根据权利要求1所述的图像量化分析方法，其特征在于，在所述平滑模糊处理步骤中，包括

高斯平滑处理：在所述原始图像样本进行高斯滤波；

降采样处理：对高斯滤波后原始图像样本以定值的缩放因子降采样；

上采样处理：对降采样后的原始图像样本以定值的缩放因子上采样，并恢复至原始尺寸；

归一化处理：采用MATLAB中mat2gray函数对原始图像样本和上采样后的原始图像样本进行归一化处理，使输出图像数据区间设置为[0,1]；

其中，

原始图像经归一化处理之后得到原始训练样本、原始测试样本；

原始图像样本经过高斯平滑处理、降采样处理、上采样处理和归一化处理之后得到模糊训练样本、模糊测试样本。

3.根据权利要求2所述的图像量化分析方法，其特征在于，所述处理模糊测试样本步骤中，包括

在原始测试样本与该原始测试样本的超分辨重建图像中获取相互对应的像素块，并获取像素块上的各像素点，若将第i个像素点做为图像块中心时，第j个像素点的残差值如下：r_ij＝(p_j-q_ij)；

其中，p_j为原始图像中第j个像素点的灰度值，q_ij为当第i个像素点作为所截取的图像块中心时，原始图像中第j个像素点位置的超分辨重建图像的灰度值；

在最终残差图谱中，对r_ij求平均，即

4.根据权利要求1所述的图像量化分析方法，其特征在于，所述处理模糊测试样本步骤中，在所述平滑模糊处理步骤中，包括：

归一化处理：采用MATLAB中mat2gray函数对原始图像样本进行归一化处理，使输出图像数据区间设置为[0,1]；

在该原始图像样本的中心获取预设尺寸区域，将该预设尺寸区域的像素平均值作为所述原始图像样本的像素值。

5.根据权利要求1所述的图像量化分析方法，其特征在于，所述处理模糊测试样本步骤中，包括，在所述原始测试样本与超分辨重建图像的中心获取预设尺寸区域，计算原始图像与超分辨重建图像的预设尺寸区域的残差值，以作为残差图谱中该像素点的残差值：

其中，p_i，q_i分别表示原始测试样本和超分辨重建图像块第i个像素点的灰度值。

6.根据权利要求1所述的图像量化分析方法，其特征在于，

在获取原始图像样本步骤中，所述原始训练样本包括训练集样本；

在所述训练超分辨重建模型步骤中，包括

建立全卷积网络，搭建13层全卷积网络，每一层表示一个卷积模块，每一个所述卷积模块设有网络参数；

训练13层全卷积神经的网络参数，输入平滑模糊处理后的模糊训练集样本的像素特征的数据，利用前向计算与梯度反向传播迭代更新网络参数直至收敛，建立超分辨重建模型。