[发明专利]单图像超分辨率重建方法

摘要

本发明涉及一种单图像超分辨率重建方法，包括对原始图像进行预处理得到所对应的低分辨率图像；将所述低分辨率图像分为多个组；对各个组进行自适应字典学习，计算各个组的自适应学习字典；在各个组的自适应学习字典的基础上计算各个组的稀疏编码；对各个组的图像块进行恢复重建，对所有的组计算平均值并得到一个完整的高分辨率图像。采用该种方法，利用组作为稀疏表示单元稀疏表示图像，不仅具有良好的稀疏表示性能，而且在字典学习过程中需要解决一个小规模的优化问题，降低了计算复杂度；此外，图像块划分为组采用高斯距离度量考虑了图像块之间的非线性信息关系，更好地利用了图像的非局部自相似信息，重构的HR图像更加地清晰。

主权项

1.一种单图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)对原始图像进行预处理得到所对应的低分辨率图像；(2)将所述低分辨率图像分为多个重叠图像块，对于每个图像块选择多个近邻图像块，每个图像块的近邻图像块构成一个组；(3)对各个组进行自适应字典学习，计算各个组的自适应学习字典；(4)在各个组的自适应学习字典的基础上计算各个组的稀疏编码；(5)对各个组的图像块进行恢复重建，对所有的组计算平均值并得到一个完整的高分辨率图像；所述对于每个图像块选择多个近邻图像块，包括如下步骤：对于每个图像块在训练窗口中根据如下高斯距离度量公式选择h个邻近图像块：d_G(y_i,y_j)＝exp(‑||y_i‑y_j||²/2σ₂)其中，y_i为第i个图像块，图像块的大小为b_s，每个图像块用向量y_j为第j个图像块，表示每个训练窗口中的图像块，是一个集合，该集合中的元素个数为N，对高斯距离d_G(y_i,y_j)由小到大排序，选择前面h个图像块，用向量表示，即为与y_i具有相似结构的图像块集合，y_i的h个近邻图像块构成了一个组，记为