[发明专利]一种改进的基于多幅图像模糊核估计的盲超分辨率重建算法

摘要

本发明公开了一种改进的基于多幅图像模糊核估计的盲超分辨率重建方法。主要包括以下步骤：对输入的低分辨率的视频帧中的第一帧图片进行不同程度的模糊处理，得到同一场景的两幅不同模糊程度的图像，得到两张不同模糊程度的图片；利用上述得到的两张同一场景的不同模糊程度的图片，对其采用鲁棒性的去卷积算法生成一个粗略的模糊核，并用此模糊核对所有的视频帧进行去模糊处理，得到处理后的一组图片序列fk，作为后面处理的输入；利用曲率差分算子提取空间结构信息，然后对其进行聚类得到区域空间自适应加权系数，该系数用于对全变分和非局部均值正则化项进行自适应加权；利用前面得到的自适应加权系数来加权正则化项，从而确定重建代价函数；利用梯度下降法来最优化重建代价函数，其中每次迭代过程中再进行一次模糊核估计，并进行去模糊，最终得到输出的高分辨率图像序列。

主权项

一种改进的基于多幅图像模糊核估计的盲超分辨率重建算法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：对输入的低分辨率的视频帧中的第一帧图片进行不同程度的模糊处理，得到同一场景的两幅不同模糊程度的图像；步骤二：利用步骤一中得到的两张不同模糊程度的模糊图片进行模糊核估计，并用生成的模糊核对所有低分辨率视频帧进行去模糊的预处理，得到处理后的图片序列yl，作为后面处理的输入；步骤三：利用曲率差分算子提取空间结构信息，然后对其进行聚类得到区域空间自适应加权系数，该系数用于对全变分和非局部均值正则化项进行自适应加权；步骤四：利用步骤三中的所确定的自适应加权系数得到的加权的正则化项来确定重建代价函数；步骤五：利用梯度下降法来最优化重建代价函数，其中每次迭代过程中采用步骤二中的模糊核估计方法再进行一次模糊核估计，并进行去模糊，得到最终输出的高分辨率图像序列。