超分辨率图像重建方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114219710A(43)申请公布日2022.03.22(21)申请号202111522611.9(22)申请日2021.12.13(71)申请人北京奕斯伟计算技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十街18号院3号楼1层101室(72)发明人江运衡胥立丰吕佳辉(74)专利代理机构北京成创同维知识产权代理有限公司11449代理人蔡纯张靖琳(51)Int.Cl.G06T3/40(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图7页(54)发明名称超分辨率图像重建方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明公开了一种超分辨率图像重建方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取预先训练好的滤波器；依次选取以待重建的低分辨率图像中的每个像素点为中心的k*k大小的像素子集，计算每个像素子集的属性值；根据每个像素子集的属性值从滤波器中获取对应的滤波器参数；根据每个像素子集与对应的滤波器参数获得超分辨率图像，滤波器根据预先获取的描述相同内容的低分辨率样本图像和高分辨率样本图像训练后获得，且滤波器参数用于表征以低分辨率样本图像中的每个特征像素点为中心的k*k大小的像素子集到高分辨率样本图像中对应的目标像素点的映射关系。本发明能够降低超分辨率图像重建过程中的计算量和存储资源，重建速度更快，成本更低。CN114219710ACN114219710A权利要求书1/2页1.一种超分辨率图像重建方法，其特征在于，包括：获取预先训练好的滤波器；依次选取以待重建的低分辨率图像中的每个像素点为中心的k*k大小的像素子集，并计算所述待重建的低分辨率图像中每个像素子集的属性值；根据所述待重建的低分辨率图像中每个像素子集的属性值从所述滤波器中获取对应的滤波器参数；根据所述待重建的低分辨率图像中每个像素子集与对应的滤波器参数获得所述待重建的低分辨率图像的超分辨率图像，其中，所述滤波器根据预先获取的描述相同内容的低分辨率样本图像和高分辨率样本图像训练后获得，且所述滤波器中的滤波器参数用于表征以所述低分辨率样本图像中的每个特征像素点为中心的k*k大小的像素子集到所述高分辨率样本图像中对应的目标像素点的映射关系；以及k为大于1的自然数。2.根据权利要求1所述的超分辨率图像重建方法，其特征在于，根据预先获取的描述相同内容的低分辨率样本图像和高分辨率样本图像训练获得所述滤波器的方法包括：依次选取以所述低分辨率样本图像中的每个特征像素点为中心的k*k大小的像素子集，并计算所述低分辨率样本图像中每个像素子集的属性值；对所述低分辨率样本图像中每个像素子集的属性值进行分组；从所述高分辨率样本图像中获取与所述低分辨率样本图像中每个像素子集对应的目标像素点；依次计算所述低分辨率样本图像中每个像素子集与对应的目标像素点之间的映射矩阵；根据所述低分辨率样本图像中每个像素子集的分组情况和计算获得的映射矩阵获得对应每个分组的滤波器参数。3.根据权利要求1所述的超分辨率图像重建方法，其特征在于，在以图像的像素点为中心选取k*k大小的像素子集时，还包括：在该图像的每个边界外进行行或列的像素填充，其中，若以该图像的边缘行或列像素点所在直线为对称轴，则进行像素填充后的该图像中，互为轴对称关系的两个像素点的像素值相同。4.根据权利要求2所述的超分辨率图像重建方法，其特征在于，每个像素子集的属性值包括：角度指标、相关度指标和强度指标；以及每个分组均分别对应所述角度指标、所述相关度指标和所述强度指标的一个区间。5.根据权利要求2所述的超分辨率图像重建方法，其特征在于，根据所述待重建的低分辨率图像中每个像素子集的属性值从所述滤波器中获取对应的滤波器参数包括：根据所述待重建的低分辨率图像中每个像素子集的属性值获取每个像素子集的分组信息；根据每个像素子集的分组信息获取对应的滤波器参数。6.根据权利要求1所述的超分辨率图像重建方法，其特征在于，根据所述待重建的低分辨率图像中每个像素子集与对应的滤波器参数获得所述待重建的低分辨率图像的超分辨率图像包括对所述待重建的低分辨率图像中每个像素子集执行以下操作：2CN114219710A权利要求书2/2页将该像素子集按其中心按顺时针方向旋转固定角度后获得多个像素矩阵，并分别根据每个像素矩阵和对应的滤波器参数计算该像素子集中每个像素的像素值的加权和，获得该像素子集在所述超分辨率图像中对应的多个像素点的像素值；或者将该像素子集对应的滤波器参数按该滤波器参数的中心按逆时针方向旋转固定角度后获得多个参数矩阵，并分别根据每个参数矩阵和对应的像素子集计算该像素子集中每个像素的像素值的加权和，获得该像素子集在所述超分辨率图像中对应的多个像素点的像素值，其中，所述滤波器参数为k*k的矩阵