摘 要： 針對傳統(tǒng)的凸集投影(POCS)算法重建后的結(jié)果圖像存在邊緣模糊的問題，提出了一種通過小波變換與分形插值得到高分辨率初始圖像的估計方法。該方法通過對一幅圖像進行小波分解得到低頻重構(gòu)圖像和高頻重構(gòu)圖像，對高頻重構(gòu)圖像使用分形插值保留了圖像的紋理和邊緣信息。仿真實驗結(jié)果表明，該方法可行有效，改善了圖像的邊緣特性及整體質(zhì)量，與傳統(tǒng)的POCS算法相比，本文方法提高了重建圖像的峰值信噪比。
關(guān)鍵詞： 超分辨率； 凸集投影； 小波變換； 分形插值
凸集投影(POCS)超分辨率重建中,對高分辨率初始圖像的預(yù)估直接影響該算法是否可行，并決定重構(gòu)圖像的質(zhì)量。超分辨率重建技術(shù)可以在不改變成像條件的前提下克服圖像系統(tǒng)原有的分辨率限制，提高圖像的輸出尺寸和質(zhì)量，在視頻監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)、視頻娛樂、衛(wèi)星通信和遠程醫(yī)療等領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價值[1]。
POCS超分辨率重建算法能夠有效地結(jié)合先驗信息，具有高度的靈活性和良好的可擴展性。國內(nèi)外很多學(xué)者對該算法進行了大量的研究，1982年，Loyal和Webb最先將POCS理論應(yīng)用于影像復(fù)原；Stark和Oskoui首次提出了最早的基于POCS的超分辨率重建算法，該算法簡單且運算速度快，但沒有考慮噪聲的影響，得到的圖像質(zhì)量較差;Toecap和Sezan在此基礎(chǔ)上提出了包含系統(tǒng)矩陣的運動模型，將點擴散函數(shù)引入POCS算法中,該算法可以模擬圖像在傳輸過程中產(chǎn)生的模糊[2];參考文獻[3]提出了通過雙3次插值法獲取高分辨率初始估計圖像，相對于傳統(tǒng)方法，該方法改善了圖像的峰值信噪比。
本文針對傳統(tǒng)的POCS算法存在的邊緣模糊現(xiàn)象，通過小波變換與分形插值相結(jié)合的方法獲取高分辨率圖像的初始估計圖像。該方法可以有效地改善圖像的重建效果，與傳統(tǒng)的POCS算法相比，提高了圖像的峰值信噪比，改善了圖像邊緣質(zhì)量。
通過對這些限制集合進行求交，形成超分辨率重建問題的解空間，超分辨率重構(gòu)圖像的可能解空間一定位于所有這些約束集的交集中。凸集投影過程指的是從給定向量空間中的任何點開始不斷搜索，直到找到滿足所有凸約束集的解的過程[4-6]。POCS超分辨率重建算法實現(xiàn)的基本流程是，首先通過超分辨率圖像降質(zhì)模型得到低分辨率圖像序列，選定其中一幀圖像作為參考幀，對參考幀圖像插值建立高分辨率圖像的初始估計圖像，然后對低分辨率圖像序列進行運動估計，最后基于PSF模糊函數(shù)對初始估計圖像進行修正，直到得到可以接受的結(jié)果[7-8]。
2 改進的POCS算法
傳統(tǒng)的POCS算法通過對低分辨率圖像序列中的一幀圖像進行雙線性插值得到高分辨率圖像的初始值[6],而傳統(tǒng)的插值方法具有低通濾波器的性質(zhì)，會使高頻信息受損，使圖像的邊緣變得模糊。針對這一缺點，對高分辨率初始圖像的獲取方法作出改進，將小波變換與分形插值結(jié)合，有效地保留了圖像的紋理及邊緣等高頻信息。本文改進的方法框圖如圖1所示。
通過改進的方法得到初始估計圖像后，采用塊匹配的運動估計方法估計出低分辨率圖像序列信息在待恢復(fù)的高分辨率圖像中的對應(yīng)位置，確定由低分辨率圖像的子像素運動所形成的位移算子[9]。使用運動估計的結(jié)果對低分辨率圖像和初始估計圖像進行運動補償，然后基于PSF點擴散函數(shù)對初始估計圖像進行修正，不斷迭代圖像殘差項，直到得到滿意的結(jié)果。為了改善重構(gòu)圖像的齒輪現(xiàn)象，在迭代過程中加入一次巴特沃斯濾波進行少許平滑。本文的POCS算法框圖如圖2所示。
3 仿真結(jié)果及分析
為測試本文方法的性能，在MATLAB R2012b仿真平臺上分別對lena(256×256)、 typewrtr(256×256)、Car_1(512×512)、Car_2(512×512)和Car_3(512×512)等多幅JPEG圖像進行仿真，將本文所提方法與傳統(tǒng)的POCS算法進行比較。
通過lena圖像介紹仿真的具體過程。對lena圖像進行仿真時，采用的低分辨率圖像序列由原始高分辨率256×256的圖像經(jīng)過圖像降質(zhì)模型獲取，降質(zhì)過程主要包括模糊、全局平移、下采樣和噪聲等操作。低分辨率圖像幀數(shù)選為4幀，運動模型選擇仿射運動模型，點擴散函數(shù)選用標準差為1 ，支撐域為5×5的高斯函數(shù)，各幀低分辨率圖像的大小均為128×128，重建后的圖像大小為256×256。
如圖3所示，圖3(b)中的4幅低分辨率圖像序列是由圖3(a)中的原始高分辨率圖像經(jīng)過降質(zhì)模型生成的，選擇低分辨率圖像序列中的第一幀作為重構(gòu)高分辨率圖像的參考幀，即由該圖來得到高分辨率圖像的初始估計。為了比較結(jié)果，仿真實驗分為兩種情況進行：第1種情況，選用雙線性插值，分辨率提高2倍，迭代次數(shù)選為10，得到的初始估計細節(jié)部分圖像如圖4(a)所示，高分辨率圖像如圖5(a)所示；第2種情況，使用本文提出的方法，分辨率提高2倍，迭代次數(shù)為10，得到的初始估計細節(jié)部分圖像結(jié)果如圖4(b)所示，高分辨率圖像如圖5(b)所示。
對比圖4(a)和圖4(b)可以看出，在對參考幀圖像進行雙線性插值放大之后，眼睛和帽檐的細節(jié)變得模糊，邊緣的齒輪狀明顯，而在圖4(b)中，明顯看出這些部分可以較清晰地重建，邊緣質(zhì)量得到很好的改善。對比圖5(a)和圖5(b)也可看出，本文算法得到的圖像清晰度優(yōu)于傳統(tǒng)的算法。
從圖6的仿真結(jié)果可以看出，本文的方法得到了很好的主觀視覺效果，改進后的重構(gòu)圖像整體質(zhì)量得到了改善。本文采用峰值信噪比的客觀評價標準來評價算法，表1給出了峰值信噪比結(jié)果，改進后的方法較傳統(tǒng)的POCS算法峰值信噪比平均提高了0.308 dB，其中Car-2圖像雖然僅提高了0.14 dB,但是其重構(gòu)后圖像的視覺效果得到顯著提高。
本文通過對高分辨率初始圖像的估計方法進行改進，通過改善初始值的細節(jié)及邊緣質(zhì)量，使得最終重構(gòu)圖像的質(zhì)量得到提高。通過MATLAB對該算法進行了仿真，結(jié)果表明，該算法與傳統(tǒng)的POCS算法相比，提高了峰值信噪比，改善了圖像的邊緣模糊現(xiàn)象，得到了良好的視覺效果。該方法對超分辨率重建技術(shù)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用也具有一定的意義。
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