一种柔化锯齿的超分辨率图像重建方法.pdf

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1、第51卷第3期厦门大学学报(自然科学版)VoL51NO．32012年5月JournalofXiamenUniversity(NaturalScience)Mav2012一种柔化锯齿的超分辨率图像重建方法李雄宗，李翠华，张丹莹，张东晓，陈婧，施华(厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门361005)摘要：基于锯齿会导致陶像边缘长度增加的认识，通过减小边缘长度来抑制甚至消除图像锯齿，从而达到边缘锯齿被柔化的效果．受罔像分割算法几何切的启发，首先提出一种新的图像边缘长度先验模型，该先验模型扩展了几何切的概念，使用全邻域系统，

2、得到一种更具有实际意义的边缘长度的定义．然后把这个先验项连同图像似然项作为超分辨率图像重建的目标函数，并且通过最速下降法来极小化这个目标函数，从而达到减小边缘长度的目的．从实验结果可以看出该边缘长度先验模型具有一定的收敛性，并且边缘锯齿得到显著地柔化，图像变得更加地清晰，产生了良好的视觉效果．关键词：超分辨率；锯齿效应；边缘长度；几何切中图分类号：TP391．4文献标志码：A文章编号：0438—0479(2012)03—034805超分辨率图像重建是从低分辨率图像中恢复出高解成几种不同类别的图像块，根据不同类别的块使

3、用分辨率图像的过程．这个问题是非适定性问题l_J]，也是不同的超分辨率算法进行重建，这种方法可以取得良富有极大的挑战性的问题，特别是当仅有一幅低分辨好的效果，但是算法依赖于分解的准确性，同时框架过率图像可使用的时候．本文研究的就是这种情况下的于复杂．超分辨率图像重建问题．在超分辨率图像重建领域，边缘处理一直是许多在数字图像获取过程中，受传感器的采样频率、天研究者关注的重点，因为图像的视觉效果很大部分是气和噪声等多种因素的影响，常获取分辨率比较低的由边缘表现出来的．其中，张新明等提出基于多尺度图像．因此，超分辨率图像重

4、建在目标识别、高清电视、正则化先验的最大后验概率超分辨率复原算法来保持军事侦察和卫星图像等领域具有广泛的研究．边缘，戴声扬等提出了SoftCuts先验模型，通过这个先验模型来进行柔和处理边缘．当前超分辨率图像重建领域已有不少的研究．由本文重点关注超分辨率图像重建过程中的边缘锯于超分辨率图像重建问题的非适定性，现有的研究方齿现象的处理．受几何切算法启发，首先利用几何切法都要使用某些先验知识作为一个正则项来约束超分方法建立一种新的边缘长度先验模型，然后将这个先辨率重建的过程．当前的先验可以分为2种类别，一是验项作为超分辨

5、率重建中的目标函数的一个正则项，基于模型的先验，它们的主要依据是相邻像素具有相最后通过极小化这个目标函数来减小边缘长度，这样同的颜色，使用这种先验的算法有很多，例如双三次插即有消除部分边缘锯齿的效果，从而得到良好视觉效值、凸集投影算法和最大后验概率算法等_3]，通过这果的高分辨率图像．而在边缘锯齿被柔化的同时，边缘些方法得到的超分辨率图像常会出现一些边缘锯齿；也得到了明显地增强．二是基于学习的先验]，它们认为自然景象的数字图像具有相似性，于是事先建立一个图像字典库，把低分边缘长度先验模型辨率图像分解成许多的小块，接着

6、用这些小块查寻它在库中对应的高分辨率图像块，最后用这些高分辨率首先简要地介绍用于图像分割的几何切原理，然图像块合成完整的高分辨率图像，然而这种算法的缺后由此扩展成本文的边缘长度先验模型．由于边缘的点是很难控制由它引入的边缘锯齿；而基于学习的先锯齿会增加边缘的长度，因而可以通过这个模型来减验可以借助分类算法来实现]，它把低分辨率图像分小边缘长度，从而达到弱化甚至消除某些边缘锯齿的现象，即通过极小化超分辨率重建的目标函数来获取收稿日期：20111l25柔化了锯齿的高分辨率图像．基金项目：国防基础科研计划项目(B14201

7、10155)；国防科技重点1．1几何切实验室基金*通信作者：chli@xnlu．edu．cn设g一是带权重的网格图，其中，V是图厦门大学学报(自然科学版)Bc(Pq)一sgn(IJ—jI)，(4)是给定低分辨率图像与高分辨率图像J进过下采其中sgn(1J一J1)只有2个值，当IJ一，I≥时为样后图像的L范数的平方；而IJI就用公式(5)定义l，否则为0．把式(4)代人式(3)中，容易得到图像中某的边缘长度先验项；是一个参数，它的作用是调整相条边缘C的长度模型，该模型可以表示如下：似项和先验项的比例．本文使用

8、最速下降法对这个目标函数进行迭代优cI一∑∑sgn(，一I1)．(5)化，迭代计算公式如下：最后，经分析发现，在上述边缘长度模型中，只用f一I一(J。+J)．(9)到12的邻域系统，因此任一条边e只存在于它的2其中：个端点的邻域系统中的其中1个，要么是P的邻域系⋯一((*G)一J)十*G，(10)统，要么是q邻域系统．当然只用1／2的邻域系统计