[发明专利]基于谱混合核高斯过程回归的单帧图像超分辨率重建方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于谱混合核高斯过程回归的单帧图像超分辨率重建方法及系统，选取高分辨率图像形成高分辨率训练图像集，对高分辨率训练图像集元素进行下采样和插值放大操作得到插值训练图像集；提取特征形成训练数据集，对训练数据集进行聚类得到训练数据子集；对每一个训练数据子集训练出基于谱混合核的高斯过程回归模型的最优超参数；读取低分辨率测试图像并构建低分辨率测试数据集；在聚类中心中寻找与低分辨率测试数据集内每一个特征最近的聚类中心，形成最近邻训练数据子集；进行高斯过程回归，得到高分辨率特征集，输出高分辨率图像。本发明使得重建图像包含更多高频细节，纹理结构清晰，重建效果得到提高。

主权项

1.一种基于谱混合核高斯过程回归的单帧图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述基于谱混合核高斯过程回归的单帧图像超分辨率重建方法在训练阶段，选取高分辨率自然图像，并利用双立方插值法对其进行下采样得到低分辨率训练图像，再对低分辨率训练图像进行插值放大得到对应的插值图像；对高分辨率图像及插值图像进行分块并提取特征，形成训练数据集；对训练数据集做聚类，得到K个训练数据子集；对这K个训练数据子集利用谱混合核函数学习得到高斯过程回归模型的最优超参数θ；在测试阶段，选取低分辨率图像作为输入图像；对输入图像进行双立方插值放大得到插值测试图像，并进行分块及特征提取，得到低分辨率测试数据集；在训练数据集的K个聚类中心中寻找与测试数据集内每一个特征最近的聚类中心，形成最近邻训练数据子集，再利用先前学习得到的最优超参数θ进行回归，得到高分辨率图像特征集；将这些高分辨率图像特征叠加到插值测试图像上，重建出高分辨率结果图像。