基于尺度类推的单幅红外图像的超分辨率重建方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102163329A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102163329A(43)申请公布日2011.08.24(21)申请号201110061460.1(22)申请日2011.03.15(71)申请人河海大学常州校区地址213022江苏省常州市晋陵北路200号(72)发明人程倩倩范新南李庆武霍冠英(74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司32224代理人董建林(51)Int.Cl.G06T5/50(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称基于尺度类推的单幅红外图像的超分辨率重建方法(57)摘要本发明公开一种基于尺度类推的单幅红外图像的超分辨率重建方法，主要解决现有方法存在的边缘模糊、纹理弱、信噪比低、实时性差的问题。步骤为：(1)对待超分辨重建的红外图像s进行立方插值，得到立方插值后的图像B；(2)对高分辨率的红外图像H进行非下采样轮廓波分解，将它的低通子带作为用于学习的低分辨率图像，将它的N个带通方向子带作为用于学习的高频细节图像，并通过尺度类推依次学习它们之间的映射关系；(3)将映射关系依次作用于立方插值后的图像B，得到N个高分辨率的带通方向子带；(4)对立方插值后的红外图像B和N个高分辨率的带通方向子带一起进行非下采样轮廓波逆变换，得到超分辨率重建的红外图像S。超分辨率重建的红外图像视觉效果好，边缘纹理突出，信噪比高。CN102639ACCNN110216332902163331A权利要求书1/2页1.一种基于尺度类推的单幅红外图像的超分辨率重建方法，其特征在于：对于待超分辨率重建的红外图像s进行超分辨率重建，包括以下步骤：(1)对高分辨率的红外图像H进行非下采样轮廓波分解，得到1个低通子带和N个带通方向子带，N为正整数；(2)对待超分辨重建的红外图像s进行立方插值，得到立方插值后的图像B；(3)将步骤(1)中的高分辨率的红外图像H的低通子带作为用于学习的低分辨率图像A，再将高分辨率的红外图像H的N个带通方向子带依次作为用于学习的高频细节图像，同时依次记作A1，A2...Am...AN，其中Am代表第m个用于学习的高频细节图像；(4)通过尺度类推依次学习低分辨率图像A和高频细节图像A1，A2...Am...AN之间的映射关系f1，f2...fm...fN，再将映射关系f1，f2...fm...fN依次作用于立方插值后的图像B，得到N个高分辨率的带通方向子带，依次记作f1(B)，f2(B)...fm(B)...fN(B)；(5)先将立方插值后的红外图像B作为高分辨率的低通方向子带，再将它和N个高分辨率的带通方向子带f1(B)，f2(B)...fm(B)...fN(B)一起进行非下采样轮廓波逆变换，得到超分辨率重建的红外图像S，从而完成对待超分辨率重建的红外图像s的超分辨率重建。2.根据权利要求1所述的基于尺度类推的单幅红外图像的超分辨率重建方法，其特征在于：步骤(1)中，对高分辨率的红外图像H进行J级非下采样轮廓波分解，高分辨率的红外图像H首先通过非下采样塔式分解实现多尺度分解，然后通过非下采方向滤波器实现方向分解，得到各尺度上的带通方向子带和低通子带C0，其中j表示尺度，k表示带通子带方向，表示尺度j上分解的方向数。3.根据权利要求1所述的基于尺度类推的单幅红外图像的超分辨率重建方法，其特征在于：步骤(4)中的尺度类推包括以下过程：已知一组图像A和A1，A2...Am...AN，其中A为步骤(3)中的用于学习的低分辨率图像，A1，A2...Am...AN为步骤(3)中的N个用于学习的高频细节图像，B为步骤(2)中的立方插值后的图像，通过这N+2幅图像按照规定的合成规则，生成步骤(5)中的N个高分辨率的带通方向子带目标图像f1(B)，f2(B)...fm(B)...fN(B)；用A’代表第m个高频细节图像Am，用B’代表生成的第m个高分辨率的带通方向子带目标图像fm(B)，用p表示图像A和A’的同一个位置；用q表示图像B和B’的同一位置；用L表示图像金子塔的总层数；用Al′(p)表示A’在第l层P位置的邻域；用Bl′(q)表示B’在第l层q位置的邻域，用s表示记录像素对应关系的数据结构，用sl(q)表示第l层q位置的邻域的数据结构；尺度类推算法的伪代码流程如下：函数尺度类推(A，A′，B)分别建立A，A′，B的高斯金字塔；分别计算A，A′，B的特征向量；初始化搜索结构循环：从金字塔的最高层到最底层，遍历各层l循环：从左上角至右下角，以扫描线顺序遍历每个像素q∈Bl′p←函数最佳匹配(A，A′，B，B′，s，l，q)2CCNN110216332902163331A权利要求书2/2页Bl′(q)←Al′(p)sl(q)←p返回：Bl′4.根据权