[发明专利]一种基于学习的图像超分辨率重构方法

摘要

本发明涉及一种基于学习的图像超分辨率重构方法，训练第一分辨率图像和第二分辨率图像形成图像学习字典；对待重构图像进行区块划分形成多个待重构图像块；根据第二分辨率图像确定图像信息量固定阈值；若待重构图像块的信息量大于固定阈值，根据图像学习字典进行图像重构以形成第一重构子区域；若否，根据双三次插值算法进行图像重构以形成第二重构子区域；对第一重构子区域和第二重构子区域进行图像拼接得到超分辨率重构图像。本发明为基于学习的图像超分辨率重构算法实现图像实时分辨率重构，其中，重构过程中采用KPCA方法进行数据降维；本发明不需要改变成像系统硬件结构，具有成本低，经济效益高的优点。

主权项

一种基于学习的图像超分辨率重构方法，其特征在于，包括：根据退化模型模糊和N倍下采样，处理第一分辨率图像形成第二分辨率图像；训练所述第一分辨率图像和所述第二分辨率图像形成图像学习字典；对待重构图像进行区块划分形成多个待重构图像块；利用边缘提取算法，根据所述第二分辨率图像确定图像信息量固定阈值；若所述待重构图像块的信息量大于所述固定阈值，根据所述图像学习字典对所述待重构图像块进行图像重构以形成第一重构子区域；若否，根据双三次插值算法对所述待重构图像块进行图像重构以形成第二重构子区域；对所述第一重构子区域和所述第二重构子区域进行图像拼接得到超分辨率重构图像。