本文關(guān)鍵詞：基于局部自相似性和奇異值分解的超采樣圖像細節(jié)增強

  更多相關(guān)文章： 超采樣 細節(jié)增強 奇異值分解 局部自相似性 塊匹配 計算機視覺

【摘要】：基于局部自相似性的圖像超分辨率算法中存在面塊或線條現(xiàn)象,導(dǎo)致圖像紋理不自然,細節(jié)信息丟失嚴重,針對這個問題,文中提出了一種基于局部自相似性和奇異值閾值化的細節(jié)增強圖像超分辨率算法.在通過輪廓模板插值得到初始超分辨率圖像的基礎(chǔ)上,利用奇異值分解及閾值化去噪提高局部自相似性提取高頻信息的準確性,解決偽高頻噪聲成分造成的面塊或線條痕跡.該細節(jié)增強超分辨率算法主要分為4個部分,即初始插值、塊匹配搜索、奇異值閾值、細節(jié)合成.首先選取Pascal的輪廓模板插值算法得到初始超分辨率圖像,該算法在保持插值圖像整體輪廓和細節(jié)等方面都有著很好的效果優(yōu)勢.塊匹配搜索部分,文中算法由初始超分辨率圖像和原始低分辨率圖像分別提供參考塊和學(xué)習(xí)塊,在單一尺度上進行匹配,更多地利用了原始圖像的信息,復(fù)雜度也更低,即利用原始低分辨率圖像的局部自相似性提供先驗知識,進行塊匹配學(xué)習(xí),找到初始超分辨率圖像塊在原始低分辨率圖像塊中的最佳匹配塊,提取出最佳匹配塊的高頻信息;然后利用奇異值分解將高頻信息矩陣分解到兩個正交子空間中,并選取合適的閾值對奇異值矩陣進行軟閾值化處理,剔除高頻成分中能量較小的偽高頻噪聲成分,得到更為準確的高頻細節(jié)信息.最后為得到最終超分辨率圖像,有效地實現(xiàn)超分辨率圖像的細節(jié)增強,利用有效奇異值對應(yīng)的奇異值矢量重構(gòu)高頻圖像塊矩陣,并在初始超分辨率圖像上進行細節(jié)合成.合成過程中,選擇中心對稱的高斯函數(shù)對圖像塊進行加窗處理,以抑制分塊重疊帶來的重疊區(qū)影響.實驗結(jié)果數(shù)據(jù)表明,文中算法不但能明顯解決由于偽高頻成分導(dǎo)致的面塊或線條現(xiàn)象,重建出的圖像紋理細節(jié)更真實豐富,紋理結(jié)構(gòu)和邊緣特征的清晰度和對比度較高,得到的高分辨率圖像視覺效果也更好.而且文中算法具有較強的拓展性,可以對多種超采樣算法進行細節(jié)增強,增強后的圖像清晰度和邊緣銳度明顯得到提高,細節(jié)紋理信息更加豐富,客觀指標也得到較大幅度的提高.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 超采樣 細節(jié)增強 奇異值分解 局部自相似性 塊匹配 計算機視覺
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471272) 國家留學(xué)基金 廣東省自然科學(xué)基金(2014A030310169)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

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本文編號：1123131