一种基于光栅扫描原理的图像分块及处理方法与流程

技术领域：

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种基于光栅扫描原理的抽取图像中信息的图像分块方法。

背景技术：
：

光栅扫描显示器显示图形时，电子束依照固定的扫描线和规定的扫描顺序进行扫描。电子束先从荧光屏左上角开始，向右扫一条水平线，然后迅速地回扫到左边偏下一点的位置，再扫第二条水平线，照此固定的路径及顺序扫下去，直到最后一条水平线，即完成了整个屏幕的扫描。传统的图像分块方法得到的图像块数量有限，从而获得的图像信息也较少，并不能很好的满足各图像处理算法的要求。

技术实现要素：
：

本发明提供了一种基于光栅扫描原理的抽取图像中信息的图像分块方法，该方法能够得到更多的图像块，从而获取更多的图像信息。特别地，我们已经将该方法应用于超分辨率图像重构和图像增强中，已经取得非常好的效果。

一种基于光栅扫描的图像信息抽取方法，该方法包括以下步骤：

步骤1、对样本图像从(x，y)坐标点开始划分为大小图像块，步长为s；

1≤x≤m，x＝k*s+1，k∈n，m为图像块的长度；

1≤y≤n，y＝k*s+1，k∈n，n为图像块的宽度；

步骤2、从划分好的图像块中抽取图像信息用于图像处理算法。

所述图像处理方法为：在超分辨率图像重构和图像增强的实验中，使用该分块方法抽取图像信息，具体步骤如下：

1)使用上述分块方法分别对高低分辨率训练图像进行分块，得到一组高低分辨率图像块；

2)抽取低分辨率图像块的信息作为输入向量，抽取高分辨率图像块中的信息作为像素标签，组成一组向量对；

3)利用log算子判断这些图像块是属于高频空间还是低频空间并用支持向量回归机(svr)工具训练优化后的向量对，得到高低频空间下的两个字典；

4)抽取测试用低分辨率图像中图像块并得到高低频空间下的输入向量，利用svr工具回归对应的属于超分辨率图像块的标签像素并得到回归后的图像；

5)最后,对图像进行后处理得到最终的超分辨率图像；

使用该分块方法可以获取更多的图像块，从而抽取更多的图像信息组成向量对。

使用该分块方法得到的图像块在数量上具有很大优势，可以从图像块中抽取更多的图像信息。实验结果表明，与其它具有代表性的重建方法相比，使用上述方法得到的图像在psnr和ssim指标上平均比双三次插值算法分别提高3.1％-5.3％和1.5％-8.1％。

附图说明

图1给出了本发明的流程图。

图2给出了本发明的实施过程。

具体实施方式

实施例1

参照图1、2对本方法进行详细的描述。

基于光栅扫描原理的抽取图像中信息的图像分块方法，具体包括以下步骤：

1、对一幅256*256大小的图像分别从(x,y)(x＝1,2,3；y＝1,2,3)坐标点开始分成3*3大小的图像块，步长设为1。

2、总共进行3*3＝9次分块，得到的图像块数量分别为p1＝p2＝p4＝p5＝85*85,p3＝p6＝p7＝p8＝85*54，p9＝84*84。

3、最终得到图像块的数量p＝p1+p2+…+p9。

4、从划分好的图像块中抽取图像信息用于各种图像处理算法。

我们在超分辨率图像重构和图像增强的实验中，使用该分块方法抽取图像信息，已经取得了明显的效果，具体实验步骤如下：

1、使用上述分块方法分别对高低分辨率训练图像进行分块，得到一组高低分辨率图像块。

2、抽取低分辨率图像块的信息作为输入向量，抽取高分辨率图像块中的信息作为像素标签，组成一组向量对。

3、利用log算子判断这些图像块是属于高频空间还是低频空间并用支持向量回归机(svr)工具训练优化后的向量对，得到高低频空间下的两个字典。

4、抽取测试用低分辨率图像中图像块并得到高低频空间下的输入向量，利用svr工具回归对应的属于超分辨率图像块的标签像素并得到回归后的图像。

5、最后,对图像进行处理后得到最终的超分辨率图像。

使用该分块方法可以获取更多的图像块，从而抽取更多的图像信息组成向量对。实验结果表明，与其它具有代表性的重建方法相比，使用上述方法得到的图像在psnr和ssim指标上平均比双三次插值算法分别提高3.1％-5.3％和1.5％-8.1％。

技术特征：

技术总结
一种基于光栅扫描原理的图像分块及处理方法，本发明受光学系统中光栅扫描原理的启发，将图像由初始坐标开始从左到右,从上至下按可调步长划分为若干个图像块，并从划分好的这些图像块中抽取图像信息用于各种图像处理算法。特别地，我们已经将该方法应用于超分辨率图像重构和图像增强中，已经取得非常好的效果。

技术研发人员：杨晓苹;李剑飞;陈志宏;林海杰;刘君
受保护的技术使用者：天津理工大学
技术研发日：2017.03.23
技术公布日：2017.09.15