【摘要】 本发明公开了一种基于稀疏样本的高分辨图像重建方法，属于图像处理领域。该方法的实现过程为：首先以原始低分辨率图像为低频，以零矩阵为三个方向的高频，进行小波反变换完成图像初始化，然后利用轮廓波分解初始图像，在分解域优化系数，并在其周围建立邻域向量，最后利用训练阶段得到的高、低分辨率稀疏系数邻域向量的映射函数和邻域融合，得到高分辨率轮廓波系数，通过轮廓波反变换得到高分辨率重建图像。本发明利用轮廓波系数的方向性提高图像细小纹理的重建精度，利用轮廓波系数的稀疏性提高图像的重建速度，利用轮廓波系数优化处理抑制了可能存在的噪声干扰。通过对几种图像重建方法的比较，本发明的重建方法峰值信噪比最高，视觉效果最好。 【专利类型】发明申请 【申请人】江南大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】滨湖区 【申请号】CN201010217942.7 【申请日】2010-06-24 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102298768A 【公开公告日】2011-12-28 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN102298768B 【授权公告日】2013-10-02 【授权公告年份】2013.0 【IPC分类号】G06T5/00 【发明人】陈莹; 化春键 【主权项内容】 。一种基于稀疏样本的高分辨率图像重建方法，其特征在于：首先以低分辨率图像为小波变换中的低频分量，将各高频分量置0，进行小波反变换，得到稀疏重建的初始图像，然后利用轮廓波Contourlet变换对初始图像进行多尺度、多方向的稀疏分解，并在变换域利用Contourlet系数的稀疏特性优化系数分布，在各优化系数周围建立邻域向量，最后利用训练阶段得到的高、低分辨率稀疏系数邻域向量的映射关系和邻域融合，得到高分辨率Contourlet系数，并通过Contourlet反变换得到高分辨率重建图像，其具体实现步骤如下：(1)获取原始低分辨率图像zl的大小，并以此为标准建立小波变换中的垂直、水平和对角三个高频分量HH，LL和HL，各高频分量中的元素均为0；(2)以原始低分辨率图像为低频分量，以HH，LL和HL作为三个高频分量进行一级小波反变换，得到稀疏重建的初始图像Il；(3)对初始图像Il进行尺度为J的轮廓波Contourlet变换，得到一个低通图像和分布于多尺度、多方向上的多个高频分量yj，k，其中j＝1，...，J为尺度下标，k＝1，...，2J为方向下标，J的大小可预先指定；(4)在各高频分解层，根据分解系数的尺度和方向特性，优化图像Il经轮廓波分解后各尺度和各方向的高频分量yj，k的稀疏分布，得到优化后的低分辨率高频重要系数y′j，k，并建立起对应的邻域向量(5)在学习阶段建立高、低分辨率轮廓波稀疏系数的映射关系，并在应用阶段根据此映射关系，将优化后的低分辨率高频系数邻域向量映射到同尺度，同方向的高分辨率轮廓波Contourlet变换域，得到各尺度、各方向上的高分辨率轮廓波Contourlet系数邻域向量；(6)对于可能存在的多邻域重叠像素点xj，k(m，n)，对多个邻域进行融合，在各尺度各方向得到融合后的高分辨率轮廓波Contourlet稀疏系数其中P为在该点重叠的邻域个数，为邻域标准差，可估计为Mx为高分辨率系数邻域大小，可预先指定；(7)对高分辨率变换系数做轮廓波Contourlet逆变换，得到低分辨率图像Il所对应的高分辨率图像Ih。FSA00000173212400011.tif, FSA00000173212400012.tif, FSA00000173212400013.tif, FSA00000173212400014.tif, FSA00000173212400015.tif, FSA00000173212400016.tif 【当前权利人】江南大学 【当前专利权人地址】江苏省无锡市蠡湖大道1800号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】1210000071780177X1 【引证次数】4.0 【被引证次数】6 【他引次数】4.0 【被他引次数】6.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】8

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