基于自適應金字塔的紅外圖像超分辨率重建算法

祁偉 李偉 陳錢

（1.蘇州長風航空電子有限公司 江蘇省蘇州市 215010）

（2.南京理工大學 江蘇省南京市 210094）

成像傳感器在傳輸圖像數據過程中容易損失圖像的分辨率，影響圖像的視覺效果。如何在圖像數據傳輸過程中從退化的低分辨率圖像中計算出高分辨率圖像，并且保持的結構相對清晰，紋理細節相對豐富，是目前計算機視覺領域急需解決的重要問題。圖像超分辨率重建技術的主要任務是從低分辨率圖像中重建出高分辨率圖像，且人為痕跡較少。提高圖像分辨率對醫學、軍事領域和遙感領域有著重要的意義。

近年來，基于監督學習的方法在圖像超分辨率重建領域顯示出優越的性能，成為主流的研究重點。通過樣本學習與訓練，挖掘數據內部特性，提升算法的泛化能力[3，4]。Yang等人提出了一種稀疏編碼的超分辨率重建算法（Yang_SR），通過字典學習來提高圖像的分辨率[1]。Zeyde等人提出了一種核SVD和正交匹配跟蹤的方法（Zeyde_SR），用于圖像超分辨率重建，可以減少圖像中目標高頻信息丟失等現象，保留豐富的紋理細節[2]。Wang等人通過將核PCA和半耦合字典方法相結合，抑制重建過程中出現的馬賽克現象，并且在重建過程中獲得的圖像相對清晰，顯著提高了圖像的視覺質量[5]。

對于圖像超分辨率重建算法，國內外已進行了深入的研究，并取得了較好的成果[6，7]。但這些算法都是針對自然圖像，很少有算法針對紅外圖像場景設計，已有的超分辨率重建算法難以提高紅外圖像的分辨率，這主要是因為紅外圖像的細節相對較少，算法難以提取到豐富的特征信息。

為了解決上述問題，本文提出了一種自適應金字塔的紅外圖像超分辨率重建算法，通過金字塔結構挖掘不同尺度上的紅外圖像特征信息，利用一個濾波器自適應融合計算單元，實現多特征信息融合處理。實驗結果表明本算法能夠重建出相對清晰的圖像，獲得的圖像視覺效果較好。

1 基于自適應金字塔的紅外圖像超分辨率重建算法

由于本算法是基于稀疏表示的圖像超分辨率重建架構所設計的，主要包括樣本集、訓練字典和重構高分辨率圖像。其中，樣本數據來自于紅外相機拍攝獲取，圖像分辨率為400*300，8位紅外圖像。訓練字典是通過提取圖像的特征學習得到，啟發于Yang等人提出了一種基于稀疏表示的圖像超分辨率重建方法。本文算法的創新點在于提出一種自適應金字塔架構，通過分析不同字典層的信息，激活訓練字典中重要的稀疏成份，并通過訓練字典挖掘紅外圖像特征，減少低分辨率圖像的噪聲，保留豐富的紋理和結構信息。

圖1

1.1 稀疏系數學習

基于高分辨率樣本Xh和低分辨率樣本Xl，優化最小目標函數，即：

表1：三種圖像超分辨率重建算法PSNR比對

其中，L()表示對角矩陣，k控制多尺度稀疏系數對高分辨率字典和低分辨率字典重建的差異程度，本文經過多次試驗選擇k=0.2。本文進行縮放一倍和兩倍的采樣計算處理，表示不做縮放處理的原圖所對應的稀疏系數，和分別表示縮放一倍和兩倍情況下所計算出來的系數。

1.2 重建自適應均值計算

基于已計算獲得的稀疏系數，對三種稀疏系數進行自適應均值處理，計算出的高分辨率圖像S如下所示：

其中，Dh表示不做縮放處理的原圖訓練所對應的字典，mean()表示均值計算，γ1、γ2和γ3表示三種比例因子，用來控制系數重建的程度，來自于各自的所應用的字典與總字典的比例。

2 仿真實驗

本文利用Matlab軟件在intel i7 3630 2.9GHz四核CPU、8GB RAM工作站進行仿真測試，利用兩種超分辨率重建算法（Yang_SR[1]，Zeyde_SR[2]）對復雜的紅外圖像場景進行試驗，經過本文算法后的結果如圖1所示，從圖中可以看出，本文算法在重建過程中保留的紋理比較豐富，目標邊緣沒有出現明顯的虛幻現象，邊緣更加收斂，看起來更加的整齊平滑。同時，背景層次感強，噪聲影響小，這主要是因為金字塔在信息整合時抑制了不同層之間噪聲的交互影響，通過自適應正則化弱化了噪聲在圖像重建過程中的作用。

表1給出了評價算法PSNR值對比。從表中可以看出，在四種不同的紅外圖像場景中，本文算法獲得的PSNR值最高，說明本文算法獲得的結構信息保持能力強，能夠獲得相對清晰的結構信息，顯著目標的邊緣相對尖銳。這主要是因為在重建過程中，采用金字塔策略來分析不同尺度下高分辨率字典信息，獲取不同尺度下的稀疏系數以緩解重建過程中容易出現振鈴效應。其它重建算法獲得的PSNR值相對較低，重建圖像視覺質量相對較差，顯著的目標邊緣偏移嚴重，背景層次感相對較差。這主要是因為在重建過程中，沒有考慮到紅外圖像的特性，直接利用對紅外圖像進行像素重建，容易丟失重要的結構細節，且紋理信息相對較少，這大大降低了重建圖像的視覺質量。

3 結束語

本文提出了一種自適應金字塔的紅外圖像超分辨率重建算法，通過挖掘紅外圖像內部特征信息，對多層信息進行融合處理，可有效提高重建圖像的視覺質量。通過仿真試驗表明，本算法能夠有效提高紅外圖像的分辨率，獲得的重建圖像清晰度較高，超分辨率重建性能較強。