技术特征：
1.一种图像字典的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获得多个初始图像组；其中，每个所述初始图像组包括分辨率超过分辨率阈值的第一图像，以及基于所述第一图像生成的分辨率低于所述分辨率阈值的第二图像；对各个所述初始图像组中的所述第一图像和所述第二图像分别按不同变换参数进行非下采样轮廓波变换，获得所述第一图像对应的多个第一子图像和所述第二图像对应的多个第二子图像；基于多个所述第一子图像和多个所述第二子图像构建多个训练图像组；其中，同一所述训练图像组中包括同一所述初始图像组中变换参数相同的所述第一子图像和所述第二子图像；基于各个所述训练图像组，生成与各个所述变换参数分别对应的第一字典和第二字典；其中，所述第一字典对应分辨率高于分辨率阈值的图像，所述第二字典对应分辨率低于分辨率阈值的图像。2.根据权利要求1所述的图像字典的生成方法，其特征在于，所述对各个所述初始图像组中的所述第一图像和所述第二图像分别按不同变换参数进行非下采样轮廓波变换，获得所述第一图像对应的多个第一子图像和所述第二图像对应的多个第二子图像的步骤，包括：对各个所述初始图像组中的所述第一图像按不同的变换层数和变换方向进行非下采样轮廓波变换，获得所述第一图像对应的至少一个第一低频子图像和至少一个第一高频子图像，作为所述多个第一子图像；以及，对各个所述初始图像组中的所述第二图像按不同的变换层数和变换方向进行非下采样轮廓波变换，获得所述第二图像对应的至少一个第二低频子图像和至少一个第二高频子图像，作为所述多个第二子图像；其中，所述变换参数包括变换层数和变换方向。3.根据权利要求1所述的图像字典的生成方法，其特征在于，所述基于各个所述训练图像块集合，生成与各个所述变换参数分别对应的第一字典和第二字典的步骤之前，还包括：将各个所述训练图像组中的所述第一子图像和所述第二子图像分割成相同数量的图像块，获得各个所述训练图像组分别对应的训练图像块集合。4.根据权利要求3所述的图像字典的生成方法，其特征在于，所述基于各个所述训练图像块集合，生成与各个所述变换参数分别对应的第一字典和第二字典的步骤，包括：在同一变换参数对应的所述训练图像块集合中，将所述第一子图像对应的图像块和所述第二子图像对应的图像块按像素尺寸转换成一维向量并拼接，得到初始向量；将所述初始向量转换成多维向量，得到所述训练图像块集合对应的联合字典；基于正交匹配追踪算法在所述联合字典中确定稀疏系数；基于所述初始向量、所述联合字典和所述稀疏系数，确定联合字典对应的重建损失；基于奇异值分解算法在所述联合字典中更新所述联合字典中的原子，并更新所述稀疏系数；响应于所述重建损失低于预设阈值，结束所述联合字典和所述稀疏系数的迭代更新，将所述联合字典分解为所述第一字典和所述第二字典。5.根据权利要求4所述的图像字典的生成方法，其特征在于，所述基于奇异值分解算法
在所述联合字典中更新所述联合字典中的原子，并更新所述稀疏系数的步骤，包括：从所述联合字典中提取出重建列，并从所述稀疏系数中提取出与所述重建列的列数相匹配的第一元素；其中，所述重建列从所述联合字典中的第一列依次提取；基于所述初始向量、保留列和与所述保留列的列数相匹配的第二元素，确定待分解矩阵；其中，所述保留列为所述联合字典中除所述重建列之外的其他列，所述第二元素为所述稀疏系数中除所述第一元素之外的其他元素；基于奇异值分解算法对所述待分解矩阵进行分解，得到左奇异值矩阵和右奇异值矩阵，利用所述左奇异值矩阵的第一列向量更新所述重建列，利用所述右奇异值矩阵的第一个行向量与第一个奇异值的乘积更新所述第一元素。6.根据权利要求4所述的图像字典的生成方法，其特征在于，所述将所述联合字典分解为所述第一字典和所述第二字典的步骤，包括：基于所述第一子图像对应的图像块和所述第二子图像对应的图像块各自对应的所述一维向量的维度和拼接顺序，对所述联合字典进行分解，获得所述第一字典和所述第二字典。7.根据权利要求3所述的图像字典的生成方法，其特征在于，所述获得多个初始图像组的步骤，包括：获得多个分辨率超过所述分辨率阈值的第一图像，对各个所述第一图像进行加噪处理；对加噪处理后的各个所述第一图像进行下采样，获得各个所述第一图像分别对应的分辨率低于所述分辨率阈值的所述第二图像，以生成多个所述初始图像组，且所述第一图像和所述第二图像的像素尺寸之间的比值为预设比例。8.根据权利要求7所述的图像字典的生成方法，其特征在于，所述将各个所述训练图像组中的所述第一子图像和所述第二子图像分割成相同数量的图像块，获得各个所述训练图像组分别对应的训练图像块集合的步骤，包括：基于所述预设比例对各个所述训练图像组中的所述第一子图像和所述第二子图像进行分割，获得数量相同的所述第一子图像对应的图像块和所述第二子图像对应的图像块；将各个所述训练图像组中的所述第一子图像对应的图像块和所述第二子图像对应的图像块组成所述训练图像块集合。9.一种图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：获得分辨率低于分辨率阈值的待重建图像；对所述待重建图像按不同变换参数进行非下采样轮廓波变换，获得所述待重建图像对应的多个待重建子图像；将各个变换参数对应的所述待重建子图像分割成多个待重建图像块；将所述待重建图像块转换成一维向量，基于正交匹配追踪算法在各个所述一维向量对应的第二字典中，确定各个所述一维向量对应的稀疏系数；基于各个所述一维向量对应的第一字典以及各个所述一维向量对应的稀疏系数，生成各个所述待重建图像块对应的重建后图像块，将各个所述重建后图像块按分割顺序拼接，生成所述待重建图像对应的重建后图像；其中，所述一维向量对应的所述第一字典和所述第二字典，与所述一维向量对应的待
重建子图像对应的变换参数相匹配，且各个所述变换参数分别对应的第一字典和第二字典基于权利要求1-8任一项所述的方法获得。10.根据权利要求9所述的图像重建方法，其特征在于，所述将各个变换参数对应的所述待重建子图像分成多个待重建图像块的步骤，包括：基于各个所述变换参数对应的所述待重建子图像的像素尺寸，将所述待重建子图像分成多个待重建图像块，且每两个相邻的所述待重建图像块之间至少部分重合。11.根据权利要求10所述的图像重建方法，其特征在于，所述基于各个所述一维向量对应的第一字典以及各个所述一维向量对应的稀疏系数，生成各个所述待重建图像块对应的重建后图像块，将各个所述重建后图像块按分割顺序拼接，生成所述待重建图像对应的重建后图像的步骤，包括：将各个所述一维向量对应的稀疏系数与各个所述一维向量对应的第一字典相乘，获得各个所述待重建图像块对应的重建向量；将各个所述待重建图像块对应的重建向量转换为所述重建后图像块；将各个所述待重建子图像对应的所有所述重建后图像块按分割顺序拼接，得到各个所述待重建子图像分别对应的重建子图像；其中，重建子图像中每两个相邻的重建后图像块之间的重叠部分在拼接时取平均值；基于各个所述重建子图像生成所述待重建图像对应的重建后图像。12.一种电子设备，其特征在于，包括：相互耦接的存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序数据，所述处理器调用所述程序数据以执行如权利要求1-8或9-11中任一项所述的方法。13.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序数据，其特征在于，所述程序数据被处理器执行时实现如权利要求1-8或9-11中任一项所述的方法。
技术总结
本申请公开了一种图像字典的生成方法、图像重建方法及相关装置，包括：获得多个初始图像组；其中，每个初始图像组包括分辨率超过分辨率阈值的第一图像，以及基于第一图像生成的低于分辨率阈值的第二图像；对各个初始图像组中的第一图像和第二图像分别按不同变换参数进行非下采样轮廓波变换，获得第一图像对应的多个第一子图像和第二图像对应的多个第二子图像；基于多个第一子图像和多个第二子图像构建多个训练图像组；其中，同一训练图像组中包括同一初始图像组中变换参数相同的第一子图像和第二子图像；基于各个训练图像组，生成与各个变换参数分别对应的第一字典和第二字典。上述方案，能够提高基于第一字典和第二字典进行图像重建的重建效果。行图像重建的重建效果。行图像重建的重建效果。
技术研发人员：余彦
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：2021.12.29
技术公布日：2022/5/30