一种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法
一种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法
【专利摘要】本发明提出了一种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法，所述方法构造了一种置信度核函数，并用其对图像执行置信度核回归，完成图像超分辨率重建中的插值，通过采用置信度核回归，不仅继承了自适应核回归的双重加权机制，而且还增加了对像素可靠性的判别，能较好地抑制异常值，实现超分辨率图像重建。本发明方法实现了图像超分辨率重建，鲁棒性强，可广泛应用于监测、遥感、军事、医学和视频娱乐等领域，具有重要价值。
【专利说明】—种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，具体指的是一种基于置信度核回归的图像超分辨
率重建方法。
【背景技术】
[0002]伴随着信息时代的到来，数字成像技术及相关应用取得了突飞猛进的发展。许多CCD(charge-coupled device)和CMOS图像传感器被广泛使用以获取数字图像。尽管这些传感器能够满足大多数成像应用，但其分辨率水平与成本却远没有满足人们的消费需求特别是高端科技研发的需要。例如，在监测、遥感、军事、医学和视频娱乐等数字成像应用领域，高质量图像要求不仅能够提供足够的像素密度而且还可以展示丰富的细节信息。由于受到工艺水平、成本等因素的影响，单纯依靠硬件的进一步改善来获取高质量高分辨率图像，往往并不现实。因此提出了通过软件实现图像分辨率提高的超分辨率重建技术。
[0003]在众多已有的超分辨率重建技术方法中，插值-复原法直观、简单，且计算开销低、效率高，因而成 为一种重要且常用的超分辨率重建方法。插值-复原法包括配准、插值和复原三个步骤，其中插值就是利用局部观测像素估计插值点像素值的过程，对整个超分辨率重建至关重要。而文献(IEEE Transaction on Image Processing, 18 (9): 1958 -1975)提出自适应核回归可较好地实现插值，进而完成超分辨率重建。
[0004]自适应核回归实现插值简介:已知待插值点坐标X= [XpX2=T和以其为中心的邻域内的样本像素Z(Xi), i = I, 2，…P，根据泰勒级数扩展法则，可构建下式来估计插值点像素值:
[0005]
【权利要求】
1.一种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤A，输入N帧图像，其中每一帧均带有随机亚像素平移并被模糊和噪声污染；N为自然数； 步骤B，以第一帧图像为参考帧，对其余各帧图像进行亚像素运动估计，得到其余各帧图像的运动参数； 步骤C，根据估计出的其余各帧图像的运动参数，将所有N帧图像投射到一个标准网格中，此时网格内呈现一幅图像Z(Xi),其像素为非均匀分布；其中，Xi表示第i个样本像素点坐标；所述标准网 格的单元格都是正方形，且该标准网格的分辨率大于所述N帧图像的分辨率； 步骤D，利用经典核回归对步骤C所得的非均匀分布图像z (Xi)进行插值，获得该非均匀分布图像z(Xi)的初始估计以及非均匀分布图像z (Xi)的一阶导数 (\)/βν2;所得的一阶导数用于计算样本像素点\的协方差矩阵，其中Xl、X2分别是图像中像素的横坐标和纵坐标； 步骤Ε，利用步骤D中获得的一阶导数和&(Χ,)/<% ,计算每个样本像素点Xi的协方差矩阵Ci,其表达式如下:
2.根据权利要求1所述的基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法，其特征在于:所述置信度权值Si，其大小由Z(Xi)值确定，其表达式如下:
I [Z(x,—)-1(x,—)T ufj — CAp %---- ? 其中，σ为设定值,其取值范围为:U1≤σ≤IOU1, U1为像素的亮度单位。
【文档编号】G06T5/00GK103971335SQ201410173153
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年4月25日 优先权日:2014年4月25日
【发明者】徐枫, 陈哲, 徐立中, 严锡君, 石爱业 申请人:河海大学
【专利摘要】本发明提出了一种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法，所述方法构造了一种置信度核函数，并用其对图像执行置信度核回归，完成图像超分辨率重建中的插值，通过采用置信度核回归，不仅继承了自适应核回归的双重加权机制，而且还增加了对像素可靠性的判别，能较好地抑制异常值，实现超分辨率图像重建。本发明方法实现了图像超分辨率重建，鲁棒性强，可广泛应用于监测、遥感、军事、医学和视频娱乐等领域，具有重要价值。
【专利说明】—种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，具体指的是一种基于置信度核回归的图像超分辨
率重建方法。
【背景技术】
[0002]伴随着信息时代的到来，数字成像技术及相关应用取得了突飞猛进的发展。许多CCD(charge-coupled device)和CMOS图像传感器被广泛使用以获取数字图像。尽管这些传感器能够满足大多数成像应用，但其分辨率水平与成本却远没有满足人们的消费需求特别是高端科技研发的需要。例如，在监测、遥感、军事、医学和视频娱乐等数字成像应用领域，高质量图像要求不仅能够提供足够的像素密度而且还可以展示丰富的细节信息。由于受到工艺水平、成本等因素的影响，单纯依靠硬件的进一步改善来获取高质量高分辨率图像，往往并不现实。因此提出了通过软件实现图像分辨率提高的超分辨率重建技术。
[0003]在众多已有的超分辨率重建技术方法中，插值-复原法直观、简单，且计算开销低、效率高，因而成 为一种重要且常用的超分辨率重建方法。插值-复原法包括配准、插值和复原三个步骤，其中插值就是利用局部观测像素估计插值点像素值的过程，对整个超分辨率重建至关重要。而文献(IEEE Transaction on Image Processing, 18 (9): 1958 -1975)提出自适应核回归可较好地实现插值，进而完成超分辨率重建。
[0004]自适应核回归实现插值简介:已知待插值点坐标X= [XpX2=T和以其为中心的邻域内的样本像素Z(Xi), i = I, 2，…P，根据泰勒级数扩展法则，可构建下式来估计插值点像素值:
[0005]
【权利要求】
1.一种基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤A，输入N帧图像，其中每一帧均带有随机亚像素平移并被模糊和噪声污染；N为自然数； 步骤B，以第一帧图像为参考帧，对其余各帧图像进行亚像素运动估计，得到其余各帧图像的运动参数； 步骤C，根据估计出的其余各帧图像的运动参数，将所有N帧图像投射到一个标准网格中，此时网格内呈现一幅图像Z(Xi),其像素为非均匀分布；其中，Xi表示第i个样本像素点坐标；所述标准网 格的单元格都是正方形，且该标准网格的分辨率大于所述N帧图像的分辨率； 步骤D，利用经典核回归对步骤C所得的非均匀分布图像z (Xi)进行插值，获得该非均匀分布图像z(Xi)的初始估计以及非均匀分布图像z (Xi)的一阶导数 (\)/βν2;所得的一阶导数用于计算样本像素点\的协方差矩阵，其中Xl、X2分别是图像中像素的横坐标和纵坐标； 步骤Ε，利用步骤D中获得的一阶导数和&(Χ,)/<% ,计算每个样本像素点Xi的协方差矩阵Ci,其表达式如下:
2.根据权利要求1所述的基于置信度核回归的图像超分辨率重建方法，其特征在于:所述置信度权值Si，其大小由Z(Xi)值确定，其表达式如下:
I [Z(x,—)-1(x,—)T ufj — CAp %---- ? 其中，σ为设定值,其取值范围为:U1≤σ≤IOU1, U1为像素的亮度单位。
【文档编号】G06T5/00GK103971335SQ201410173153
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年4月25日 优先权日:2014年4月25日
【发明者】徐枫, 陈哲, 徐立中, 严锡君, 石爱业 申请人:河海大学
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