[发明专利]一种基于稀疏表示的提升图像清晰度的方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏表示的提升图像清晰度的方法，输入两幅源图像分别进行低秩分解；利用字典学习模型对选用的图像集进行训练；利用稀疏表示方法对低秩部分图像和稀疏部分图像进行稀疏融合，接着对低秩融合图像和稀疏融合图像分别采用正交匹配追踪算法求解得到两部分图像对应的稀疏系数；将低秩字典与求得的稀疏系数进行线性组合，得到组合后的图像；接着利用稀疏表示方法对组合后的图像进行稀疏重构，得到重构图像；接着对重构图像采用正交匹配追踪算法求解得到稀疏系数；把得到的稀疏系数与两个字典进行稀疏表达得到融合图像。本发明不管是从主观视觉上还是客观评价指标上来看实验结果，本发明的融合结果明显优于其他传统的方法。

主权项

一种基于稀疏表示的提升图像清晰度的方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1、输入两幅源图像A、B分别进行低秩分解，分别得到稀疏部分图像A1、B1和低秩部分图像A2、B2；其中，A1、B1分别表示源图像A的稀疏部分图像、低秩部分图像，A2、B2分别表源图像B的稀疏部分图像、低秩部分图像；Step2、利用字典学习模型对选用的图像集Y进行训练，得到低秩字典DL和稀疏字典DS；Step3、利用稀疏表示方法对低秩部分图像A1、B1和稀疏部分图像A2、B2进行稀疏融合，分别得到低秩融合图像A1B1和稀疏融合图像A2B2；接着对低秩融合图像A1B1和稀疏融合图像A2B2分别采用正交匹配追踪算法求解得到两部分图像对应的稀疏系数ZL、ZS；其中，ZL表示低秩融合图像的稀疏系数、ZS表示稀疏融合图像的稀疏系数；Step4、将步骤Step2学习得到的低秩字典DHL与步骤Step3求得的稀疏系数ZL进行线性组合，得到组合后的图像A3，将步骤Step2学习得到的稀疏字典DHS与步骤Step3求得的稀疏系数ZS进行线性组合，得到组合后的图像B3；接着利用稀疏表示方法对A3、B3进行稀疏重构，得到重构图像A3B3；接着对重构图像A3B3采用正交匹配追踪算法求解得到稀疏系数α；Step5、把步骤Step4得到的稀疏系数α与步骤Step2两个字典DL和DS进行稀疏表达得到融合图像。