[发明专利]基于各向异性的快速超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 201611223055.4 | 申请日： | 2016-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN106780338B | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 屈惠明;赵世静;笪健;李蕊;崔振龙;龙泉舟;刁海玮;傅晓梦 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于各向异性的快速超分辨率重建方法，步骤如下：对采集到的所有原始图像进行运动补偿及上采样，得到一幅高分辨率图像模糊以后的图像，作为参考图；对基于L1范数最小二乘法的重建模型进行改进，得到优化以后的重建模型；引入各向异性的正则化项，构造一个基于该正则化项的自适应参数，得到基于各向异性的自适应重建模型；将所得参考图作为迭代初始值，带入所构建的自适应重建模型开始迭代，计算每次重建图像的峰值信噪比，当迭代结果的峰值信噪比低于上一次时，停止迭代，图像重建完成。本发明去除了重建模型中的冗余过程，减少了重建过程中的计算量，同时提高了图像超分辨率重建的速度和质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 各向异性 快速 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
一种基于各向异性的快速超分辨率重建方法，其特征在于，步骤如下：步骤1，对采集到的所有原始图像进行运动补偿及上采样，得到一幅高分辨率图像模糊以后的图像作为参考图；步骤2，对基于L1范数最小二乘法的重建模型进行改进，得到优化以后的重建模型；步骤3，引入各向异性的正则化项，构造一个基于该正则化项的自适应参数，得到基于各向异性的自适应重建模型；步骤4，将步骤1所得参考图作为迭代初始值将带入步骤3所构建的自适应重建模型开始迭代，计算每次重建图像的峰值信噪比，当迭代结果的峰值信噪比低于上一次时，停止迭代，图像重建完成。
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