[发明专利]一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法

权利要求书

1.一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，将输入图像加载到一个经过特别设计的线性系统，然后对该输出的图像进行重采样，得到更高分辨率的数字图像；然后利用输入图像和高分辨率图像，结合混合高斯模型预测滤波后图像均值和方差，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1，设置二维线性系统传输函数特征，并求解该系统传输函数的时域响应，其具体过程如下：

步骤1-1，设置系统传输函数在频域具备二维低通特性；

步骤1-2，设置二维低通型传输函数的截止频率，以及传输函数在频率为(0,0)处的模；

步骤1-3，求解该传输函数的时域响应；

步骤1-4，设置时域截短窗口大小，并按此截短窗口大小对步骤1-3中求解的分布在无限时域内的响应函数进行截短，得到截短响应函数；

步骤2，设置重采样频率倍数M，并对输入图像进行M倍插值，根据步骤1计算得到的截短响应函数与插值图像计算两者的卷积，利用重采样频率倍数对卷积结果进行重采样得到具有更高分辨率的数字图像；

步骤3，根据输入图像和步骤2计算得到的新图像，结合混合高斯模型预测滤波后图像的分布特征，包括均值和方差；

步骤4，根据预测得到的均值和方差计算最终滤波输出。

2.如权利要求1所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤1所述二维线性系统传输函数为低通型二维三角波函数。

3.如权利要求2所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤1-2设置二维低通型传输函数H(ω_l，ω_v)频域截止频率为B_s＝1，传输函数的二维表达式为，

其中，ω_l，ω_v为传输函数的自变量，分别表示横向和纵向的频率分量，c为一常数；设置二维低通型传输函数在(0,0)处的模|H(0，0)|为1，即设置式(1)中的c＝1。

4.如权利要求3所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤1-3利用二维逆离散傅里叶变换(Inverse Discrete Fourier Transform)求解二维低通型传输函数的时域响应。

5.如权利要求1所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤2的具体实现方式如下，

首先按式(3)对输入图像I进行M倍插值得到I^(M)；

其中，像素点p的x，y轴坐标p_x，p_y的取值范围分别为输入图像I在x，y轴方向像素点个数的M倍；而后再按照式(4)计算得到重采样图像

其中，p_x，p_y为像素p的x，y轴坐标值，L为时域截短窗口大小，h^*为截短响应函数。

6.如权利要求5所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤3的具体实现包括如下子步骤，

步骤3-1，设置邻域窗口w的大小N＝(2r+1)×(2r+1)，其中r为窗口半径，计算输入图像I在每个邻域窗口w内的数字统计特征，即均值和方差

其中，p为邻域窗口w内的一个像素，其坐标为[p_x，p_y]^T；邻域窗口w在输入图像I上的滑动步长为1；

步骤3-2，根据重采样频率倍数M，计算得到的高分辨率图像上的邻域窗口w内的像素个数为并据此计算高分辨率图像在每个邻域窗口w内的均值和方差

其中，p为邻域窗口w内的一个像素，其坐标为[p_x，p_y]^T；该邻域窗口w在高分辨率图像上的滑动步长为M；

步骤3-3，根据步骤3-1,3-2计算得出的每个邻域内的两组统计特征，结合混合高斯模型预测滤波后图像相应邻域内像素值的统计特征。