[发明专利]一种基于稀疏编码系数匹配的图像超分辨率复原方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏编码系数匹配的图像超分辨率复原算法，属于图像信息处理技术领域。通过分类建立高低分辨率图形稀疏系数样本对，采用一种分类匹配的方法，对低分辨率图像的稀疏编码系数wl所对应的高分辨率图像稀疏编码系数wh进行搜索，得到更接近真实的高分辨率图像稀疏编码系数，来对图像进行重建，获得更好的超分辨率复原效果。

主权项

一种基于稀疏编码系数匹配的图像超分辨率复原算法，其特征在于：算法分为建立样本库和图像重建两部分；建立样本库部分包括进行稀疏字典的训练，图像稀疏系数样本库的建立和样本分类；图像重建步骤包括图像分类，稀疏表示，稀疏系数搜索匹配，稀疏重建整合四个步骤；图像重建步骤首先将输入的LR图像分为纹理区域和非纹理区域，与此同时对LR图像进行插值放大备用，选择图像的非平坦区域进行稀疏表示获得稀疏系数wl，用获得的稀疏系数在稀疏表示低分辨率图像系数样本库中匹配搜索与其最接近的稀疏系数wl’，并用与wl’所对应的wh’作为高分辨率图像的稀疏系数，最后用wh’和Dh获得稀疏重建的图像细节，最终与LR插值的图像相加得到超分辨率复原结果图像；所述的图像稀疏系数样本库的建立和样本分类方法，具体步骤如下：高分辨率图像和低分辨率图像提取的稀疏系数wh’和wl’组成一个稀疏系数样本对；对S幅彩色高分辨率自然图像，分别进行2倍下采样，下采样方法采用bicubic插值方法，生成宽和高分别只有原自然图像1/2大小的对应低分辨率图像；对于每一幅低分辨率图像：先对其进行色彩空间转换，从RGB转换到YCbCr空间，对得到的Y分量进行Bicubic插值放大2倍，得到Y分量插值图像；对这个插值图像进行梯度特征提取，提取图像的4个梯度特征，生成一个4通道的特征图像；按照从左到右从上到下的顺序进行分块，分成n×n大小的块，展开成列向量后用字典Dl对其进行稀疏表示得到wl’；对每个块进行稀疏表示得到对应的稀疏系数，这样所有的低分辨率稀疏系数组成稀疏系数样本库WL；与之对应地，高分辨率图像先进行空间转换到YCbCr空间，采取同样的特征提取方法对Y分量提取特征得到特征图像，也按照从左到右从上到下的顺序进行分块，分成n×n大小的块，展开成列向量后用字典Dh对其进行稀疏表示得到wh’；对每个块进行稀疏表示得到对应的稀疏系数，这样所有的高分辨率稀疏系数组成稀疏系数样本库WH；对样本进行聚类，将样本分为k个类，以降低重建过程中的样本搜索速度；聚类特征为wl’稀疏系数中非零项的个数，采用k均值聚类，得到k个聚类中心和对应的样本类，这样，每个样本类拥有一个聚类中心以及聚类得到的多个wl’系数和与之对应的wh’系数。