專利名稱:基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明屬于視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,涉及視頻超分辨率重建,具體的說是一種基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化算法的視頻超分辨率重建的方法,該方法可以用于視頻圖像的時(shí)域和空域超分辨率重建。
背景技術(shù):
在視頻獲取過程中,有許多的因素導(dǎo)致視頻質(zhì)量的退化,使得視頻的分辨率降低, 單純依靠物理器件精細(xì)程度來提高分辨率存在一定的局限,且攝像機(jī)的曝光時(shí)間與幀率也嚴(yán)重影響成像質(zhì)量。在對(duì)視頻質(zhì)量有高要求的場(chǎng)合,普通攝像機(jī)難以獲得令人滿意的圖像,探索采用低分辨率低幀率的攝像機(jī)獲得高分辨率高幀率視頻圖像顯示出其重要價(jià)值。超分辨率圖像重建的主要機(jī)理是低分辨率圖像序列可以看作是對(duì)同一幅圖像高分辨率圖像在不同位置采樣的結(jié)果。由于低分辨率圖像之間存在不同的亞像素位移,每幅圖像都包含了關(guān)于高分辨率圖像的新信息,通過發(fā)掘這些信息就能夠從這組低分辨率的圖像重構(gòu)出高分辨率的圖像。視頻超分辨率重建是靜止圖像超分辨率重建在視頻領(lǐng)域的延伸和拓展。靜止圖像超分辨率的概念最早由Harris和Goodman提出,隨后相繼提出了各種方法,如長(zhǎng)橢球波函數(shù)法、線性外推法、疊加線性模板法,但這些方法在實(shí)際應(yīng)用中并不理想。20世紀(jì)80年代末之后,Hunt等人不僅在理論上說明了超分辨率存在的可能性,而且提出和發(fā)展了許多有實(shí)用價(jià)值的方法,如能量連續(xù)降減法、Bayesian分析法和凸集投影法。20世紀(jì)90年代初, Irani和Peleg引入了相似性變換和仿射變換,Marm研究了經(jīng)過投影變換的圖像,其他的研究者還研究了非參數(shù)運(yùn)動(dòng)模型和區(qū)域追蹤。此外,針對(duì)特定的情景,比如人臉或指紋,Baker 提出基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建方法,但此類方法具有較大局限性。在成像模型方面也有較多學(xué)者做了研究,比如Irani將光學(xué)模糊和空間量化誤差引入圖像污染模型,Bascle引入了運(yùn)動(dòng)模糊,Cheeseman等從相機(jī)的基準(zhǔn)調(diào)平中建立成像模型?,F(xiàn)有的視頻超分辨率重建方法,主要包括以下兩類(1)基于多幀信息互補(bǔ)的重建方法。比如邵凌等提出了依據(jù)若干相鄰幀的視頻圖像的互補(bǔ)信息通過迭代重建一幅高分辨率圖像的方法,見《電子學(xué)報(bào)》2002年第一期,取得了較好的效果。該類方法充分利用了不同幀圖像之間類似而又不完全同的信息,所以其超分辨率增強(qiáng)能力要好于利用單幀圖像進(jìn)行增強(qiáng)所獲得的超分辨率性能,但該方法要求相鄰幀基本相同,因而對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的重建效果較差,并且不適用于時(shí)域的超分辨重建。(2)基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)的超分辨率重建方法。比如劉淼等人,見《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2007 年第8期,采用運(yùn)動(dòng)估計(jì)中的運(yùn)動(dòng)矢量來描述視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)變化規(guī)律,通過對(duì)限定運(yùn)動(dòng)估計(jì)誤差閾值和凸集投影獲得超分辨率重建結(jié)果。此類方法的性能嚴(yán)重依賴運(yùn)動(dòng)估計(jì)的精度,并且運(yùn)動(dòng)矢量的計(jì)算多采用模板匹配與比對(duì)法,計(jì)算量大并且精度低,不適用于大倍數(shù),比如4倍的時(shí)域超分辨率重建。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述已有技術(shù)的不足,提出一種基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法,以解決已有技術(shù)中的運(yùn)動(dòng)估計(jì)誤差造成重建質(zhì)量較低的問題,以及無法較好地完成目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景重建、計(jì)算復(fù)雜度高的問題。本發(fā)明的主要思路是同一場(chǎng)景內(nèi)架設(shè)多個(gè)攝像機(jī),獲得若干低分辨率視頻序列, 建立超分辨率前后的視頻序列之間的約束條件,統(tǒng)一考慮時(shí)域和空域重建問題,選擇恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)函數(shù),采用多群優(yōu)化方法,把超分辨率問題轉(zhuǎn)化成為滿足約束條件的優(yōu)化問題進(jìn)行求解。其中多群優(yōu)化方法是在閆允一等提出的基于生態(tài)學(xué)方法的r/KPSO方法之上,增加參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化功能,即參數(shù)自優(yōu)化的多子群粒子群優(yōu)化。為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明包括以下步驟(1)采集同一場(chǎng)景中的若干低分辨率視頻序列,將所有元素按照x-y-t的辭書順序排列成向量(2)建立視頻超分辨重建過程中的約束矩陣
權(quán)利要求
1.一種基于參數(shù)自優(yōu)化多群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法,包括如下步驟(1)采集同一場(chǎng)景中的若干低分辨率視頻序列,將所有元素按照x-y-t的辭書順序排列成向量 ;(2)建立視頻超分辨重建過程中的約束矩陣
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中步驟Ga)所述的初始化求解種群,是將低分辨視頻序列在空域或時(shí)域進(jìn)行線性插值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中步驟Gb)所述的初始化參數(shù)配置種群,是按如下原則隨機(jī)進(jìn)行(4bl)將K-子群進(jìn)化參數(shù)ω ^CknCli2,r-子群進(jìn)化參數(shù)ω r,Cr1,Cr2,K-子群的繁殖率P k,這7個(gè)參數(shù)的取值范圍設(shè)為
;(4b2)將r-子群的繁殖率P ^的取值范圍設(shè)為W,20]; (4b3)將r-子群所占比重已的取值范圍設(shè)為
;(4b4)將K-子群的速度收縮因子比Tk,r-子群的速度收縮因子比T,的取值范圍設(shè)為
ο
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中步驟Gd)中所述的將r-子群和K-子群分別按照 r-策略和K-策略進(jìn)行優(yōu)化,按如下步驟進(jìn)行(4dl)設(shè)K-子群的進(jìn)化參數(shù)與r-子群的進(jìn)化參數(shù)條件為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其中步驟(4d4)所述的計(jì)算各粒子違反約束程度值,是通過如下公式計(jì)算
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于參數(shù)自優(yōu)化的多子群粒子群優(yōu)化的視頻超分辨重建方法,主要解決已有技術(shù)中運(yùn)動(dòng)估計(jì)誤差造成重建質(zhì)量較低,無法較好地完成目標(biāo)高速運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景重建、計(jì)算復(fù)雜度高的問題。其實(shí)現(xiàn)過程是通過獲取同一場(chǎng)景的若干低分辨率視頻序列,將動(dòng)態(tài)場(chǎng)景內(nèi)的點(diǎn)表示為空間和時(shí)間的三維坐標(biāo),建立超分辨率前后的視頻序列之間的約束條件,統(tǒng)一考慮時(shí)域和空域重建問題,選擇恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)函數(shù),采用參數(shù)自優(yōu)化的多群優(yōu)化方法,把超分辨率問題轉(zhuǎn)化成為滿足約束條件的優(yōu)化問題進(jìn)行求解,求解結(jié)果即為最佳高分辨率重建結(jié)果。本發(fā)明具有重建視頻質(zhì)量高,不受運(yùn)動(dòng)估計(jì)影響,智能算法自適應(yīng)性好,計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn),可應(yīng)用于高分辨率視頻的獲取。
文檔編號(hào)G06N3/00GK102355589SQ20111032787
公開日2012年2月15日 申請(qǐng)日期2011年10月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月26日
發(fā)明者吳憲祥, 孫偉, 朱娟娟, 胡穎穎, 郭寶龍, 閆允一 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)