申请/专利权人：阿坝师范学院

申请日：2020-09-14

公开（公告）日：2021-01-05

公开（公告）号：CN112184549A

主分类号：G06T3/40(20060101)

分类号：G06T3/40(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.23#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于时空变换技术的超分辨图像重建方法，将图像分成R、G和B三个分量；把每个低分辨率图像序列的R、G和B分量分别组成矢量lR、lG、lB；利用时空变换技术构建各高分辨率时空点对应低分辨率时空点的贡献矩阵AR、AG、AB；通过共轭梯度算法运算利用高分辨率元素的线性公式Ah＝l得出高时间分辨率图像序列的矢量hR、hG、hB；根据hR、hG和hB数值使用迭代反投影方式重新构建空间超分辨率，获得超分辨率图像序列中R、G和B分量对应的XR、XG和XB；将XR、XG和XB进行合成，得到超分辨率图像。本发明中的图像重建方法可以有效解决图像重建分辨率低、准确率低以及计算复杂等问题，从而得到质量佳的图像；操作简单、成本低，具有较高鲁棒性。

主权项：1.基于时空变换技术的超分辨图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤，S1：采用分量方式将图像分成R、G和B三个分量；S2：把每个低分辨率图像序列的R、G和B分量分别组成矢量lR、lG、lB，其中lR、lG、lB代表对应分量中全部低分辨率观察数值的矢量；S3：利用时空变换技术构建各高分辨率时空点对应低分辨率时空点的贡献矩阵AR、AG、AB；S4：利用高分辨率元素的线性公式Ah＝l得出高时间分辨率图像序列的矢量hR、hG、hB；其中，hR、hG、hB代表重建图像帧序列X中所有未知高分辨率数值的不同分量矢量；S5：根据步骤S4得出的hR、hG和hB数值重新构建空间超分辨率，获得超分辨率图像序列中R、G和B分量对应的XR、XG和XB；S6：将R、G和B分量XR、XG和XB进行合成，最终得到超分辨率图像。

全文数据：

权利要求：

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