[发明专利]一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法

摘要

本发明提供一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，将数字图像看作是对一幅虚拟的模拟图像(空间、值连续)的采样与量化后的结果；将该虚拟的模拟图像作为输入加载到一个经过特别设计的线性系统，则该线性系统的输出也是一幅模拟图像；对该输出的模拟图像用相对于原始数字图像更高的采样频率进行重采样，进而得到另外一幅具有更高分辨率的数字图像；若将上述过程看作是一个动态系统，则两幅虚拟的模拟图像可看作是该动态系统的两个隐状态，而原始数字图像与重采样得到的数字图像则可看作是这两个隐状态的观测值；利用这两个隐状态及其相应的观测值，再结合参数估计模型对滤波后的图像某一小邻域内像素值的分布情况进行预测。

主权项

1.一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，将输入图像加载到一个经过特别设计的线性系统，然后对该输出的图像进行重采样，得到更高分辨率的数字图像；然后利用输入图像和高分辨率图像，结合混合高斯模型预测滤波后图像均值和方差，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，设置二维线性系统传输函数特征，并求解该系统传输函数的时域响应，其具体过程如下：步骤1‑1，设置系统传输函数在频域具备二维低通特性；步骤1‑2，设置二维低通型传输函数的截止频率，以及传输函数在频率为(0,0)处的模；步骤1‑3，求解该传输函数的空域(时域)响应；步骤1‑4，设置空域(时域)截短窗口大小，并按此截断窗口大小对上一步求解的分布在无限时域(空域)内的响应函数进行截短；步骤2，设置重采样频率倍数M，并对输入图像进行M倍插值，根据步骤1计算得到的截短响应函数与插值图像计算两者的卷积，利用重采样频率倍数对卷积结果进行重采样得到具有更高分辨率的数字图像；步骤3，根据输入图像和步骤2计算得到的新图像，结合混合高斯模型预测滤波后图像的分布特征，包括均值和方差；步骤4，根据预测得到的均值和方差计算最终滤波输出。