[发明专利]一种基于网络图像块检索的图像重建方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于网络图像块检索的图像重建方法及系统，该方法包括：检索与待重建图像内容相同的网络图像；将两种图像拆分成子图像，计算每个子图像的纹理特征，对每个待重建图像的子图像，在网络图像中查找纹理特征相似的子图像；将纹理特征相似的子图像分别拆分成图像块，查找联合特征相似的图像块，训练得到外部字典；将待重建图像进行多尺度采样后拆分成图像块，训练得到内部字典；将外部字典和内部字典合并形成重建字典并对待重建图像进行重建，得到重建后的图像。本发明在图像重建过程中，不仅考虑了图像内部的自相似性，还考虑了其他图像的相似信息，并在字典训练时考虑了字典组织的结构性信息，提升了重建图像的分辨率。

主权项

1.一种基于网络图像块检索的图像重建方法，其特征在于，包括：S1、基于内容的图像检索技术，检索与待重建图像内容相同的网络图像；S2、分别将检索的网络图像和待重建的图像拆分成子图像，计算每个所述子图像的纹理特征，并且对每个待重建图像的子图像，在所述网络图像中查找纹理特征相似的子图像；S3、将网络图像中纹理特征相似的子图像和待重建子图像分别拆分成图像块，计算每个图像块的联合特征，并根据所述待重建图像的图像块在所示网络图像中查找联合特征相似的图像块，将查找的联合特征相似的图像块作为外部训练集；S4、对所述外部训练集进行训练得到外部字典；将待重建图像进行多尺度采样后拆分成图像块，并将拆分的图像块作为内部训练集，对所述内部训练集训练得到内部字典；S5、根据所述内部字典和外部字典内部结构信息，将所述外部字典和内部字典合并形成重建字典；S6、使用预设的基于迭代的图像重建模型，根据所述重建字典对待重建图像进行重建，得到重建后的图像，具体包括：使用稀疏表示的方法对所述待重建的图像进行重建，所述重建模型为：其中，y是待重建图像，H是模糊核，Φ^f是所述重建字典，α是稀疏分解后得到的稀疏表示系数，β是对α的非局部估计，x是重建后得到的完整图像，i表示处理图像块的序号，α_i和β_i表示第i个图像块对应的稀疏表示系数和经过非局部约束平滑后的稀疏表示系数；λ₁和λ₂为比重参数；通过上述重建模型，对待重建图像进行重建：x＝Φ^fα_x。