基于稀疏表示和uv通道处理的图像超分辨率重建方法
【技术领域】：
[0001] 本发明设及数字图像处理、计算机视觉技术领域，具体是一种基于稀疏表示和UV 通道处理的图像超分辨率重建方法。
【背景技术】：
[0002] 图像超分辨率是指从给定的低分辨率图像中获得高分辨率图像放大效果的过程。 由于低分辨率图像的数量不足够多、病态情况的图像配准问题、重建约束解的不唯一性，因 此超分辨率重建问题本质上是病态的逆问题。解决超分辨率重建的方法可W归为两类；（1) 经典多帖图像超分辨率；（2)基于例子的超分辨率。经典多帖图像超分辨率重建方法选取 了同一场景的一系列低分辨图像，利用足够多的低分辨率图像，求得正定解，从而恢复高分 辨率图像。然而，该种方法限制了分辨率的提升。基于例子的超分辨率方法从低分辨率图 像块对和高分辨率图像块对的图像库中学习高低分辨率图像块的对应关系，从而应用到一 幅低分辨率图像中，恢复其最有可能的高分辨率图像版本。基于例子的超分辨率所重构的 高分辨率细节并不保证会有真实的高分辨率细节。最近，yang等人提出了一种对高、低分 辨率图像进行应用稀疏字典学习的算法。该个算法中，低分辨率图像被认为是一种拥有相 同稀疏编码高分辨率图像的低采样版本图像，实验结果证明对输入图像的重建效果非常出 色。但是，该个算法仅仅应用到亮度通道，只使用双=次插值对彩色层（化，Cb)进行插值， 在图像的一些细节方面处理后的效果不够自然真实，算法的运行速率还比较慢，改进的空 间很大。
【发明内容】
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[0003] 针对现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提出一种基于稀疏表示和UV 通道处理的图像超分辨率重建方法。通过该方法来增强超分辨率重建效果，提升图像超分 辨率方法的鲁椿性。
[0004] 为实现上述目的，本发明采用了如下技术手段：
[0005] 1. 一种基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法，其特征在于，具体 包括W下步骤：
[0006] A)对输入图像（1)进行图像稀疏表示，包括W下步骤：
[0007] al)利用高分辨率图像块X与低分辨率图像块y、高分辨率图像X和低分辨率图像 Y的对应关系，结合压缩感知理论中的过完备字典的使用。其中，Dh表示高分辨率图像块字 典，而Di表示低分辨率图像块字典，得到关系如下：
[000引 Y = SHX
[0009] 其中，H代表模糊滤波器，对图像进行低通滤波操作。S是下采样算子。
[0010] a2)高分辨率图像X的块X可W表示成从训练图像采样得到的高分辨率块中训练 字典Dh的稀疏线性组合：
[0011] X Dh。，且 a G rk，I I a I |。口 K
[0012] 得到方程的最稀疏解a。，根据稀疏表示，响应高分辨率块基Dh将结合起来输出高 分辨率块X。
[0013] a3)稀疏表示方法产生高分辨率图像X'，即图像（2)。使用最速梯度下降算法将 X'投影到甜X = Y的解空间中，最终得到结果X。。,，即图像（3)。
[0014] B)用基于超分辨率亮度信息对UV通道进行处理，提出一种在双边滤波器重建信 息引导下的算法：具体如下
[00巧]双边滤波器：
[0016]
【主权项】
1. 一种基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法，其特征在于，具体包括 以下步骤： A)对输入图像（1)进行图像稀疏表示，包括以下步骤： al)利用高分辨率图像块X与低分辨率图像块y、高分辨率图像X和低分辨率图像Y的 对应关系，结合压缩感知理论中的过完备字典的使用。其中，Dh表示高分辨率图像块字典， 而D1表示低分辨率图像块字典，得到关系如下： Y = SHX 其中，H代表模糊滤波器，对图像进行低通滤波操作。S是下采样算子。 a2)高分辨率图像X的块X可以表示成从训练图像采样得到的高分辨率块中训练字典 Dh的稀疏线性组合： X ~ Dh α，且 a e RK，||a||Q 玫尤 得到方程的最稀疏解a ^，根据稀疏表示，响应高分辨率块基Dh将结合起来输出高分辨 率块X。 a3)稀疏表示方法产生高分辨率图像X'，即图像（2)，使用最速梯度下降算法将X'投 影到SHX = Y的解空间中，最终得到结果Χ_，即图像（3) Β)用基于超分辨率亮度信息对UV通道进行处理，提出一种在双边滤波器重建信息引 导下的算法：具体如下 双边滤波器：
其中P和q表示高分辨率图像像素的位置。P丨和q丨表示下采样后低分辨率UV通 道图像的像素位置。f表示空间滤波器核，g表示动态滤波器核，Sql是位置q丨的UV通道 值，kp是正则化因子。之表示经过滤波后位置p的高分辨率UV通道值。 C)经过双边滤波器处理后得到图像（4)。
2. 根据权利要求1所述基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法，其特征 在于，所述步骤A)中的图像（2)到（3)的方法为加强局部重建约束。这个方法使用了循环 方法，利用最速梯度下降法来对图像（2)进行优化。
3. 根据权利要求1所述基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法，其特征 在于，所述步骤B)中设计了一种双边滤波器，在对基于超分辨率亮度信息的UV通道进行处 理。具体方式为：
其中P和q表示高分辨率图像像素的位置。P丨和q丨表示下采样低分辨率UV通道图 像的像素位置。f表示空间滤波器核，g表示动态滤波器核，Sql是位置q丨的UV通道值，kp 是正则化因子。<表示经过滤波后位置P的高分辨率UV通道值。
4. 根据权利要求1所述基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法，其特征 在于，所述步骤C)经过双边滤波器处理后得到图像（4)。
【专利摘要】本发明专利公开一个基于稀疏表示和UV通道处理的图像超分辨率重建方法。对于低分辨率输入图像的每个块，可以找到一种稀疏表示来产生最终的高分辨率输出图像。低分辨率图像块的稀疏表示可以通过字典学习来产生高分辨率图像块。为进一步提升超分辨率图像的效果，使用双边滤波对基于超分辨率亮度信息的UV通道进行处理。具体流程如说明书摘要附图1所示。其优点是充分最大化利用信号的稀疏性，对图像进行块的表示，修复图像在某些区域的锯齿效应。改善原始图像的边缘细节和遗失的高频细节部分，优化图像整体超分辨率重建效果。
【IPC分类】G06T5-00
【公开号】CN104537610
【申请号】CN201410487687
【发明人】戚曹, 朱桂斌, 阳溢, 季晓勇, 唐鉴波, 刘博文
【申请人】中国人民解放军重庆通信学院
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2014年9月23日