CN107888902B - 使用二阶区域二元图的分群方法及影像处理系统 - Google Patents

使用二阶区域二元图的分群方法及影像处理系统 Download PDF

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Abstract

本发明一种使用二阶区域二元图(2SLBP)的分群方法，包含根据影像的补块的中心次区块与相邻次区块，以产生梯度方向值；量化梯度方向值，以产生量化梯度方向值；根据梯度方向值，以产生梯度强度值；量化梯度强度值，以产生量化梯度强度值；串连量化梯度方向值与量化梯度强度值，以产生二阶区域二元图值；及使用二阶区域二元图值作为指标，执行超分辨率图像处理的分群。

Description

使用二阶区域二元图的分群方法及影像处理系统
技术领域
本发明是有关超分辨率(super-resolution,SR)技术，特别是关于一种使用二阶区域二元图(two-stage local binary pattern,2SLBP)的分群方法及迭代(iterative)影像测试系统。
背景技术
高分辨率显示器快速地发展，然而，仍有很多影像捕获设备(例如监视装置)会产生低分辨率影像。为了填补两者之间的差距，因此提出了超分辨率(SR)技术。基于样本的超分辨率(example-based super resolution)为超分辨率技术的一种，其自补块(patch)数据库中搜寻高分辨率(HR)补块，使用取得的高分辨率补块来替换低分辨率(LR)输入影像的低分辨率次区块，因而预测出高分辨率影像。
在本说明书中，“高分辨率”与“低分辨率”为相对的用词。因此，高分辨率影像的分辨率高于低分辨率影像的分辨率。
为了降低补块数据库的大小，通常使用回归(regression)技术将映像函数(mapping function)的系数或描述符(descriptor)储存于补块数据库，而非直接储存高分辨率补块本身。
区域二元图(LBP)为一种常用的描述符，其描述补块数据库当中补块的区域几何特性，用以将相同或相似视觉特性的补块分群在一起。然而，传统区域二元图会产生许多的极罕发生群集(例如使用率小于全部的0.001％)，因而造成储存的浪费。因此亟需提出一种新颖的方法，用以改善分群时的缺点。
发明内容
鉴于上述，本发明实施例的目的之一在于提出一种使用二阶区域二元图(2SLBP)的分群方法及影像处理系统，用以减少极罕发生群集，因而避免储存的浪费且强化超分辨率图像处理的强度。
本发明解决其技术问题是采用以下技术方案来实现的。
本发明公开一种使用二阶区域二元图的分群方法，其包含：划分一影像为多个补块；根据该补块的中心次区块与相邻次区块，以产生梯度方向值；量化该梯度方向值，以产生量化梯度方向值；根据该梯度方向值，以产生梯度强度值；量化该梯度强度值，以产生量化梯度强度值；串连该量化梯度方向值与该量化梯度强度值，以产生二阶区域二元图值；及使用该二阶区域二元图值作为指标，执行超分辨率图像处理的分群；其中该量化梯度强度值的位较该量化梯度方向值的位具有较高的权重。
本发明解决其技术问题还可以采用以下技术措施来实现。
上述的使用二阶区域二元图的分群方法，其中该梯度方向值的产生包含以下步骤：产生该中心次区块与一方向上的相邻次区块之间的平均差值；及在其他方向重复执行前一步骤以分别产生平均差值。
上述的使用二阶区域二元图的分群方法，其中所有方向的上述平均差值分别予以量化至三个量化位准的其中之一，以产生三进位数值。
上述的使用二阶区域二元图的分群方法，其中该梯度强度值的产生包含以下步骤：产生所有方向的上述平均差值的均方根值，以形成该梯度强度值。
本发明解决其技术问题是采用以下技术方案来实现的。
本发明公开一种使用二阶区域二元图的影像处理系统，包含：内插装置，接收低分辨率的输入影像，以产生内插像素于该输入影像的补块当中；分群装置，执行以下步骤：根据该补块的中心次区块与相邻次区块，以产生梯度方向值；量化该梯度方向值，以产生量化梯度方向值；根据该梯度方向值，以产生梯度强度值；量化该梯度强度值，以产生量化梯度强度值；及串连该量化梯度方向值与该量化梯度强度值，以产生二阶区域二元图值，作为指标；映像装置，其储存多个函数表，每一个函数表包含多个映像函数，根据该指标以取得其中一个映像函数；及预测装置，根据所取得的该映像函数，将该内插像素映射至增强像素，借以产生高分辨率输出影像；其中该量化梯度强度值的位较该量化梯度方向值的位具有较高的权重。
本发明解决其技术问题还可以采用以下技术措施来实现。
上述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其中该梯度方向值的产生包含以下步骤：产生该中心次区块与一方向上的相邻次区块之间的平均差值；及在其他方向重复执行前一步骤以分别产生平均差值。
上述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其中所有方向的上述平均差值分别予以量化至三个量化位准的其中之一，以产生三进位数值。
上述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其中该梯度强度值的产生包含以下步骤：产生所有方向的上述平均差值的均方根值，以形成该梯度强度值。
上述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其中该分群装置于处理含有内插像素的该补块前，先对该补块进行正常化。
上述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其中该输出影像的补块进行去正常化。
上述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其中含有增强像素的该补块被回馈至该分群装置、该映像装置与该预测装置至少一次，以产生更新的增强像素，因而改善该输出影像。
上述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其中含有增强像素的该补块每一次被回馈至该分群装置、该映像装置与该预测装置时，是使用储存于该映像装置的相应更新函数表。根据本发明实施例，划分一影像为复数补块。根据补块的中心次区块与相邻次区块，以产生梯度方向值；且量化梯度方向值，以产生量化梯度方向值。根据梯度方向值，以产生梯度强度值；且量化梯度强度值，以产生量化梯度强度值。串连量化梯度方向值与量化梯度强度值，以产生二阶区域二元图值，其作为指标以执行超分辨率图像处理的分群。
借由上述技术方案，本发明至少具有下列优点及有益效果：
本发明的分群方法，由于梯度方向与梯度强度是分别产生与量化，因此使用所产生的指标以执行分群时，较传统方法更为强韧。例如，相较于传统方法，本发明的分群方法所产生的极罕发生群集(例如使用率小于全部的0.001％)可有效降低，因而避免储存的浪费且强化超分辨率图像处理的强度。
根据本发明另一实施例，基于二阶区域二元图以进行超分辨率图像处理的影像处理系统包含内插装置，接收低分辨率的输入影像，以产生内插像素于输入影像的补块当中；分群装置，产生二阶区域二元图值作为指标；映像装置，其储存多个函数表，每一个函数表包含多个映像函数，根据指标以取得其中一个映像函数；及预测装置，根据所取得的映像函数，将内插像素映射至增强像素，借以产生高分辨率输出影像。此外，含有增强像素的补块被回馈至分群装置、映像装置与预测装置至少一次，以产生更新的增强像素，因而改善输出影像。
附图说明
图1显示本发明实施例的使用二阶区域二元图(2SLBP)的分群方法的流程图。
图2A至图2C显示于相邻次区块与中心次区块之间产生平均差值示意图。
图3A是中心次区块与相邻次区块的平均差值示意图。
图3B显示各梯度的相应平均差值示意图。
图3C显示各梯度的相应量化平均差值示意图。
图4图显示本发明实施例基于二阶区域二元图(2SLBP)以进行超分辨率(SR)图像处理的影像处理系统的方框图。
【主要组件符号说明】
100：分群方法
11：划分影像为补块
12：产生平均差值
13：检视所有方向已达到
14：量化平均差值以产生区域多梯度位准图值
15：产生平均差值的均方根值
16：量化均方根值
17：产生二阶区域二元图值
18：执行分群
21：中心次区块
211：中心像素
22：相邻次区块
221：中心像素
23：相邻次区块
231：中心像素
400：影像处理系统
41：内插装置
42：分群装置
43：映像装置
44：预测装置
具体实施方式
图1的流程图显示本发明实施例的使用二阶区域二元图(two-stage localbinary pattern,2SLBP)的分群方法100。分群方法100可对超分辨率(例如基于样本的超分辨率)的影像信号执行图像处理(例如训练与测试)。分群方法100的步骤可借由电子电路(例如数字图像处理器)来执行，且超分辨率图像处理可使用硬件、软件或其组合来实施。
在步骤11，欲进行分群的影像被划分为默认大小(例如7x7)的补块(patch)。图2A例示大小为7x7的补块。图2A还显示了中心次区块21(例如大小为3x3)，其中心像素211位于补块的中央。
在步骤12，产生梯度(gradient)方向值。在一实施例中，产生相邻次区块与中心次区块21之间的平均差值，以代表相邻次区块与中心次区块21之间的梯度方向。首先，计算相邻次区块的平均值，且计算中心次区块21的平均值。接着，相邻次区块的平均值减去中心次区块21的平均值，以产生平均差值。在一实施例中，则是产生相邻次区块与中心次区块21之间的加权(weighted)平均差值。
图2B更显示了相邻次区块22(其大小为3x3)，其中心像素221位于中心次区块21的中上方。相邻次区块22与中心次区块21之间的平均差值以箭号来表示，用以表示该二次区块22与21之间的梯度方向。
对于其他方向(例如右上、右、右下、中下、左下、左及左上)，重复前述步骤22，直到所有方向或者预定方向数已达到(步骤13)。图2C更显示了相邻次区块23(其大小为3x3)，其中心像素231位于中心次区块21的右上方。相邻次区块23与中心次区块21之间的平均差值以箭号来表示，用以表示该二次区块23与21之间的梯度方向。
在步骤14，将步骤12所产生的平均差值予以量化(quantize)，以产生区域多梯度位准图(local multi-gradient level pattern,LMGP)值，或称为量化梯度方向值。例如，将八个相邻次区块与中心次区块21之间的平均差值予以量化，因而产生八位数值。在一实施例中，平均差值被量化为0、1或2的三个量化位准其中之一，因而形成三进位(ternary)数值。平均差值及其量化可表示为如下：
其中WO、Wc及Wi为权重，Po为相邻次区块22/23的像素值，Pc为中心次区块21的像素值，且θ为预设临界值。
图3A例示中心次区块21与相邻次区块22/23的平均差值。图3B显示各梯度的相应平均差值，其中临界值θ为30。图3C显示各梯度的相应量化平均差值。所产生的区域多梯度位准图(LMGP)值可表示成三进位数值01200100，相当于十进制数值1224。
在步骤15，产生梯度强度值(gradient magnitude value)以表示相邻次区块22/23与中心次区块21之间的梯度强度。在一实施例中，产生平均差值的均方根(root meansquare,RMS)值，亦即计算平均差值的平方(square)的数学平均值(arithmeticmean)再取其平方根(square root)。
在步骤16，将步骤15所得到的平均差值的均方根(RMS)值(亦即，梯度强度值)予以量化，以产生量化梯度强度值。在一实施例中，平均差值的均方根(RMS)值及其量化可表示为如下：
其中Pk为相邻次区块22/23的平均值，Pc为中心次区块21的平均值，且Ψ1、Ψ2、ΨT-1为预设临界值。
在步骤17，将步骤14(亦即，第一阶段)所产生的区域多梯度位准图(LMGP)值与步骤16(亦即，第二阶段)所产生的量化梯度强度值(CM)予以串连(concatenate)或结合(join)，以产生二阶区域二元图(two-stage local binary pattern,2SLBP)值。在一实施例中，量化梯度强度值(CM)的位较区域多梯度位准图(LMGP)值的位具有较高的权重(significance)。步骤17所产生的二阶区域二元图(2SLBP)值，可于执行超分辨率(SR)图像处理(例如训练与测试)的分群(步骤18)时作为指标(index)。
根据前述的分群方法100，由于梯度方向与梯度强度是分别产生与量化，因此使用所产生的指标以执行分群时，较传统方法更为强韧。例如，相较于传统方法，本实施例的分群方法100所产生的极罕发生群集(例如使用率小于全部的0.001％)可有效降低，因而避免储存的浪费且强化超分辨率图像处理的强度。
图4的方框图显示本发明实施例基于二阶区域二元图(2SLBP)以进行超分辨率(SR)图像处理的处理影像处理系统400。影像处理系统400的方块可使用硬件、软件或其组合来实施。
在本实施例中，影像处理系统400可包含内插装置41，其接收低分辨率(LR)输入影像，以产生内插像素于补块(例如大小为7x7)当中。内插装置41可使用适当的内插方法，例如双三次(Bicubic)内插法。接着，分群装置42基于二阶区域二元图(2SLBP)，对含有内插像素的补块执行图1所示的步骤，以产生指标。
在一实施例中，分群装置42于进行分群之前，先对含有内插像素的补块进行正常化(normalization)。例如，将补块的像素值减去补块平均值以执行亮度(luminance)正常化。
影像处理系统400还可包含映像装置43，其包含多个函数表，每一函数表包含多个映像函数，其通常是以矩阵系数形式储存于映像装置43的内存装置。值得注意的是，映像函数是由基于二阶区域二元图(2SLBP)的影像训练系统(未显示于图式)所提供。影像训练系统可由传统技术来实施，因此不予赘述。根据分群装置42所产生的指标，取得所提供的多个映像函数当中的其中一个。
影像处理系统400更可包含预测(prediction)装置44，其根据(映像装置43)所取得的映像函数，将(内插装置41所产生的)内插像素映射至增强像素。因此，增强像素与补块的其他像素形成高分辨率(HR)输出影像。值得注意的是，根据本实施例，欲进行分群的像素是由内插装置41予以预先内插(pre-interpolate)，因此内插像素的影像质量被预测装置44强化(enhance)，而非被增大比例(scale up)。
如果补块于分群之前执行过正常化(例如亮度正常化)，则高分辨率(HR)输出影像的补块必须进行去正常化(de-normalize)，亦即正常化的逆向动作。例如，将补块平均值加至高分辨率(HR)输出影像的补块的像素值。
根据本实施例的特征，含有增强像素的补块可重复(或迭代)地受影像训练系统(未显示于图式)的处理，以提供包含多个映像函数的更新函数表。如图4所示，含有增强像素的补块被回馈至分群装置42、映像装置43与预测装置44，以产生更新的增强像素，因而改善高分辨率(HR)输出影像。本实施例可重复执行预设次数，每一次会相应有改善的更新函数表。在实务上，由于影像训练系统通常为脱机(offline)作业，而影像处理系统400则为在线(online)作业，上述更新函数表可整个的储存于映像装置43的内存装置中，在每一次重复执行时使用相应的更新函数表。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用以限定本发明的申请专利范围；凡其它未脱离发明所揭示的精神下所完成的等效改变或修饰，均应包含在申请专利范围内。

Claims (12)

1.一种使用二阶区域二元图的分群方法，其特征在于，其包含：
划分一影像为多个补块；
根据该补块的中心次区块与相邻次区块，以产生梯度方向值；
量化该梯度方向值，以产生量化梯度方向值；
根据量化前的该梯度方向值，以产生梯度强度值；
量化该梯度强度值，以产生量化梯度强度值；
串连该量化梯度方向值与该量化梯度强度值，以产生二阶区域二元图值；及
使用该二阶区域二元图值作为指标，执行超分辨率图像处理的分群；
其中该量化梯度强度值的位较该量化梯度方向值的位具有较高的权重。
2.根据权利要求1所述的使用二阶区域二元图的分群方法，其特征在于，其中该梯度方向值的产生包含以下步骤：
产生该中心次区块与一方向上的相邻次区块之间的平均差值；及
在其他方向重复执行前一步骤以分别产生平均差值。
3.根据权利要求2所述的使用二阶区域二元图的分群方法，其特征在于，其中所有方向的上述平均差值分别予以量化至三个量化位准的其中之一，以产生三进位数值。
4.根据权利要求3所述的使用二阶区域二元图的分群方法，其特征在于，其中该梯度强度值的产生包含以下步骤：
产生所有方向的上述平均差值的均方根值，以形成该梯度强度值。
5.一种使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，包含：
内插装置，接收低分辨率的输入影像，以产生内插像素于该输入影像的补块当中；
分群装置，执行以下步骤：
根据该补块的中心次区块与相邻次区块，以产生梯度方向值；
量化该梯度方向值，以产生量化梯度方向值；
根据量化前的该梯度方向值，以产生梯度强度值；
量化该梯度强度值，以产生量化梯度强度值；及
串连该量化梯度方向值与该量化梯度强度值，以产生二阶区域二元图值，作为指标；
映像装置，其储存多个函数表，每一个函数表包含多个映像函数，根据该指标以取得其中一个映像函数；及
预测装置，根据所取得的该映像函数，将该内插像素映射至增强像素，借以产生高分辨率输出影像；
其中该量化梯度强度值的位较该量化梯度方向值的位具有较高的权重。
6.根据权利要求5所述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，其中该梯度方向值的产生包含以下步骤：
产生该中心次区块与一方向上的相邻次区块之间的平均差值；及
在其他方向重复执行前一步骤以分别产生平均差值。
7.根据权利要求6所述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，其中所有方向的上述平均差值分别予以量化至三个量化位准的其中之一，以产生三进位数值。
8.根据权利要求7所述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，其中该梯度强度值的产生包含以下步骤：
产生所有方向的上述平均差值的均方根值，以形成该梯度强度值。
9.根据权利要求5所述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，其中该分群装置于处理含有内插像素的该补块前，将补块的像素值减去补块平均值以执行亮度正常化。
10.根据权利要求9所述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，其中该输出影像的补块进行去正常化，所述去正常化是将补块平均值加至高分辨率输出影像的补块的像素值。
11.根据权利要求5所述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，其中含有增强像素的该补块被回馈至该分群装置、该映像装置与该预测装置至少一次，以产生更新的增强像素，因而改善该输出影像。
12.根据权利要求11所述的使用二阶区域二元图的影像处理系统，其特征在于，其中含有增强像素的该补块每一次被回馈至该分群装置、该映像装置与该预测装置时，是使用储存于该映像装置的相应更新函数表。
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