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    功夫王重庆时时彩: 一种基于非局部正则化和关键帧的视频超分辨方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410077085.3

    申请日:

    2014.03.04

    公开号:

    CN103914816A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06T 5/50申请公布日:20140709|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/50申请日:20140304|||公开
    IPC分类号: G06T5/50 主分类号: G06T5/50
    申请人: 西安电子科技大学
    发明人: 王爽; 焦李成; 张阳; 马文萍; 马晶晶; 侯彪; 岳波; 霍丽娜
    地址: 710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学
    优先权:
    专利代理机构: 西安智萃知识产权代理有限公司 61221 代理人: 张超
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410077085.3

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.02.27|||2014.08.27|||2014.07.09

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提出了一种基于非局部正则化和关键帧的视频超分辨方法,实现步骤为:(1)输入视频X;(2)对视频X中的一帧低分辨率图像作双三次插值放大获得放大图像;对距离放大图像最近的高分辨率图像作高通滤波,获得低、高频分量;(3)分别在放大图像和低频分量中提取图像块,并对放大图像块进行非局部正则化,低频图像块作k-means聚类;(4)将新的放大图像块与聚类中心作比较,找到最相似的类,在最相似类中找到相似的低频图像块;(5)由相似的低频图像块找到相对应的高频图像块,再对高频图像块作非局部加权,得到重构的高分辨率图像;(6)对视频每一帧低分辨率图像重复步骤(2)~(5),获得高分辨率视频。本发明用于视频的增强或恢复。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于非局部正则化和关键帧的视频超分辨方法,其特征在于:包括如下步骤:
    (1)输入视频X,提取视频X中的每一帧图像,得到高分辨率图像帧Xh,h=1,...,M,和低分辨率含噪图像帧Xt,t=1,...,N,并定义高分辨率图像帧Xh为关键帧,定义低分辨率含噪图像帧Xt为非关键帧,其中M为视频X中高分辨率图像的帧数,N为视频X中低分辨率含噪图像的帧数;
    (2)利用视频X中高分辨率图像帧Xh与低分辨率含噪图像帧Xt的关系,对低分辨率含噪图像帧Xt中的任意一帧图像进行超分辨重建,重建过程如下:
    2a)对任意一帧低分辨率含噪图像S进行双三次插值放大,放大因子λ=2,获得低分辨率含噪放大图像Yo;
    2b)通过高通滤波器对距离低分辨率图像S最近的一帧高分辨率图像进行滤波,将该高分辨率图像分解为高频分量Xp和低频分量Xo;
    2c)在低频分量Xo中提取含噪的低频图像块j=1,...,U,U为含噪低频图像块的数目,在低分辨率含噪的放大图像Yo中提取含噪的低分辨率放大图像块Yoi,i=1,...,K,K为放大图像块的数目;
    2d)对含噪的低分辨率放大图像块Yoi进行非局部正则化,得到去噪的低分辨率放大图像块Roi,非局部正则化函数为:
    Roi=Σi∈i12 ∫φ(|Yoi-Yoj|)w(i,j)didj,]]>
    其中,w(i,j)为非局部加权系数:
    w(i,j)=exp(-||Yoi-Toj||2/h)/ci,]]>
    其中ci为归一化参数,ci=Σ=1kexp(-||Yoi-Yoj||2/h),]]>h=100;
    2e)对提取的含噪的低频图像块Xoj进行k-means聚类,将其分成90类,得到每一类的聚类中心;
    2f)用去噪的低分辨率放大图像块Roi与上步2e)中获得的聚类中心作比较,找到与去噪的低分辨率放大图像块Roi最相似的那一类,并在这一类中找到与去噪的低分辨率放大图像块Roi最相似的3个近邻低频图像块q=1,...,3,q为最相似的近邻块的数目;
    2g)利用上步2f)中得到的最相似的3个近邻低频图像块在高频分量Xp中找到与这3个近邻低频图像块相对应的高频图像块并对这些高频图像块进行非局部加权,得到合成的高频图像块Yfi:
    Yfi=Σqwiq*yhq,]]>
    其中,为非局部加权系数:
    wiq=exp(-||Yoi-yiq||2/h)/ci,]]>
    其中ci为归一化参数,ci=Σq=13exp(-||Yoi-yiq||2/h),]]>h=100;
    2h)根据合成的高频图像块Yfi和去噪的低分辨率放大图像块Roi,得到高分辨图像块
    Yhi=Roi+Tfi;]]>
    2i)对高分辨图像块求和,得到高分辨图像Yp:
    Yp=ΣiYhi;]]>
    (3)重复步骤2,对视频X中低分辨率含噪图像帧Xt的每一帧图像进行超分辨重建,得到重建后的高分辨率图像帧Vt;
    (4)对视频X中原有的高分辨率图像帧Xh和重建后的高分辨率图像帧Vt求和,得 到高分辨率视频Z:
    Z=Xh+Vt。

    2.  根据权利要求1所述的基于非局部正则化和关键帧的视频超分辨方法,其特征在于:所述步骤(1)中的视频X,包括高分辨率图像和低分辨率含噪图像,其图像分布为:首尾两帧为高分辨率图像,且从首帧高分辨率图像开始每隔八帧低分辨率含噪图像就会出现一帧高分辨率图像,直到尾帧为止。

    3.  根据权利要求1所述的基于非局部正则化和关键帧的视频超分辨方法,其特征在于:所述步骤2c)中的含噪的低频图像块Xoj和含噪的低分辨率放大图像块Yoi,其大小均为5×5,重叠块的大小均为4×4。

    4.  根据权利要求1所述的基于非局部正则化和关键帧的视频超分辨方法,其特征在于:所述步骤2f)中寻找与去噪的低分辨率放大图像块Roi最相似的那一类的过程为先计算去噪的低分辨率放大图像块Roi与步骤2e)中的聚类中心的均方差,并找出这些均方差中的最小值,此最小值所对应的聚类中心就是与去噪的低分辨率放大图像块Roi的最相似块,包含这个最相似块的类即为与去噪的低分辨率放大图像块Roi最相似的那一类。

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    一种 基于 局部 正则 关键 视频 分辨 方法
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