CN110648282B - 一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统 - Google Patents

一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统，所述方法首先获取训练集图像和低分辨率图像；其次根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；然后采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；最后根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。本发明利用正则化的相关熵准则训练宽度神经网络模型，利用已训练的宽度神经网络模型对低分辨率图像进行超分辨率重建，构建的宽度神经网络模型结构简单、易于训练，图像重建时间短，提高了实际应用性。

Description

一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机视觉和图像处理技术领域，特别是涉及一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统。
背景技术
数字图像在生活中具有越来越广泛的应用，而图像分辨率是图像质量的评价标准之一。分辨率是指图像中存储的信息量，图像分辨率越高，意味着图像具有更多的细节信息、更细腻的画质，使得其具有更高的利用价值且更具观赏性。单幅图像超分辨率是属于计算机视觉领域的一个任务，目标是将一个给定的低分辨率图像恢复成高分辨率图像。恢复的高分辨率图像包含更多细节信息且更清晰，因此更具观赏性。由于图像超分辨率具有众多优点，因此图像超分辨率在高清电视、医学成像、遥感卫星成像等领域有着重要的应用价值。
中国专利申请号为201811241002.4的发明专利提出了一种基于多列卷积神经网络的图像超分辨率重建方法。该方法根据深度学习算法构建多列卷积神经网络模型，用随机梯度下降算法对模型进行训练，利用已训练的模型将输入的低分辨率图像重建恢复成对应的高分辨率图像，但是该方法的缺陷在于网络计算量大，实时性较差，不便于应用。中国专利申请号为201811587560.6的发明专利提出了一种图像超分辨率重构方法。该方法采用卷积神经网络的单帧模型作为循环网络模块，构造包括N+1个循环网络模块的循环神经网络方式的超分辨率映射模型，重构时，将需要重构的低分辨率图片输入完成训练的超分辨率映射模型，得到高分辨率图片。但是该方法的模型训练过程较为复杂，导致模型训练较慢，对计算资源的需求较大，需要较高的硬件支持。
鉴于现有技术存在的缺点，如何构建模型结构简单、训练快速、重建时间短且重建质量较好的图像超分辨率成为本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，构建模型结构简单、训练快速、重建时间短且重建质量较好。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
本发明提供一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，所述重建方法包括：
获取训练集图像和低分辨率图像；
根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；
采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；
根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。
可选的，所述根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型，具体包括：
采用双三次插值法对所述训练集图像进行预处理；
根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型。
可选的，所述根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型，具体包括：
对预处理后的所述训练集图像进行线性特征提取，获得特征节点；
对所述特征节点进行非线性特征增强，获得增强节点；
利用所述特征节点和所述增强节点构建所述宽度神经网络模型。
可选的，采用正则化的相关熵准则训练宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数，具体包括：
采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，确定目标函数；
利用半二次优化法求解所述宽度神经网络模型的输出层权值。
可选的，所述根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像，具体包括：
采用双三次插值法对所述低分辨率图像进行预处理；
将预处理后的低分辨率图像输入至带有参数的所述宽度神经网络模型，获得高分辨率残差图像；
根据预处理后的所述低分辨率图像和所述高分辨率残差图像确定高分辨率图像。
本发明还提供一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建系统，所述重建系统包括：
获取模块，用于获取训练集图像和低分辨率图像；
模型构建模块，用于根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；
参数确定模块，用于采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；
高分辨率图像确定模块，用于根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。
可选的，所述模型构建模块，具体包括：
第一预处理单元，用于采用双三次插值法对所述训练集图像进行预处理；
模型构建单元，用于根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型。
可选的，所述模型构建单元，具体包括：
特征节点确定子单元，用于对预处理后的所述训练集图像进行线性特征提取，获得特征节点；
增强节点确定子单元，用于对所述特征节点进行非线性特征增强，获得增强节点；
模型构建子单元，用于利用所述特征节点和所述增强节点构建所述宽度神经网络模型。
可选的，所述参数确定模块，具体包括：
目标函数确定单元，用于采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，确定目标函数；
输出层权值确定单元，用于利用半二次优化法求解所述宽度神经网络模型的输出层权值。
可选的，所述高分辨率图像确定模块，具体包括：
第二预处理单元，用于采用双三次插值法对所述低分辨率图像进行预处理；
高分辨率残差图像确定单元，用于将预处理后的低分辨率图像输入至带有参数的所述宽度神经网络模型，获得高分辨率残差图像；
高分辨率图像确定单元，用于根据预处理后的所述低分辨率图像和所述高分辨率残差图像确定高分辨率图像。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明公开一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，首先获取训练集图像和低分辨率图像；其次根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；然后采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；最后根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。本发明利用正则化的相关熵准则训练宽度神经网络模型，利用已训练的宽度神经网络模型对低分辨率图像进行超分辨率重建，构建的宽度神经网络模型结构简单、易于训练，图像重建时间短，提高了实际应用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例图像超分辨率重建方法的流程图；
图2为本发明实施例图像超分辨率重建方法具体实现步骤流程图；
图3为本发明实施例图像超分辨率重建系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，构建模型结构简单、训练快速、重建时间短且重建质量较好。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例图像超分辨率重建方法的流程图，图2为本发明实施例图像超分辨率重建方法具体实现步骤流程图，如图1-2所示，本发明提供一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，所述重建方法包括：
步骤S1：获取训练集图像和低分辨率图像；
步骤S2：根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；
步骤S3：采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；
步骤S4：根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。
下面对各个步骤进行详细论述：
步骤S2：所述根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型，具体包括：
步骤S21：采用双三次插值法对所述训练集图像进行预处理；具体包括：
步骤1，假设训练集原图像A的大小为m×n，训练集新图像B的大小为M×N，求B(X,Y)处的像素值。计算B(X,Y)在图像A中对应的位置：
Figure BDA0002221154290000051
其中，u,v分别为小数部分，x,y分别为整数部分。
步骤2，找到距离坐标A(x,y)最近的16个像素点；利用所选择的基函数，求出对应的每个像素的权值，基函数表达式如下：
Figure BDA0002221154290000052
其中，系数a取-0.5，d为其他像素点到目标像素点的距离。
步骤3，利用如下公式求得B(X,Y)：
Figure BDA0002221154290000053
其中，f(x+i,y+j)为插值前图像(x+i,y+j)点的灰度值，W(i-u)为将d＝i-u代入W(d)中求解得到，W(j-v)同理。
步骤S22：所述根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型，具体包括：
步骤S221：对预处理后的所述训练集图像进行线性特征提取，获得特征节点；具体公式为：
F＝φ(ZiWe+βe)
其中，F为特征节点，φ(·)为自稀疏自编码处理，Zi为预处理后的训练集图像，We为随机生成的权值矩阵，βe为随机生成的偏置向量。
步骤S222：对所述特征节点进行非线性特征增强，获得增强节点；具体公式为：
H＝ξ(FWh+βh)
其中，H为增强节点，ξ(·)为激活函数，F为特征节点，Wh为随机生成的权值矩阵，βh为随机生成的偏置向量。
步骤S223：利用所述特征节点和所述增强节点构建所述宽度神经网络模型，具体公式为：
D＝[F|H]
其中，D为宽度网络模型的隐层节点，[]为矩阵符号。
步骤S3：采用正则化的相关熵准则训练宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数，具体包括：
步骤S31：采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，确定目标函数，具体公式为：
Figure BDA0002221154290000061
其中，N为训练集图像样本个数，G(·)为高斯核函数，tsp为第p个训练集图像样本对应的高分辨率残差图像，ysp为第p个训练集图像样本对应网络模型的输出；
步骤S32：利用半二次优化法求解所述宽度神经网络模型的输出层权值，具体公式为：
Figure BDA0002221154290000071
θt+1＝-G(Ts-DWo)
Figure BDA0002221154290000072
Λii＝θt+1
其中，其中，Wo为输出层权值，N为训练集图像样本个数，G(·)为高斯核函数，Ts为训练集图像的高分辨率残差图像，λ为正则化系数，
Figure BDA0002221154290000075
为F范数，θt+1为第t+1次迭代时的辅助变量，Λii是一个第i行第i列的对角矩阵，D为宽度网络模型的隐层节点。
正则化的相关熵准则实质是在求解网络输出层权值公式的基础上，增加了正则化项；具体为在
Figure BDA0002221154290000073
上，增加正则化项，最优问题可转化如下：
Figure BDA0002221154290000074
步骤S4：所述根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像，具体包括：
步骤S41：采用双三次插值法对所述低分辨率图像进行预处理；此步骤与对训练集图像进行预处理的步骤相同，在此不再一一赘述。
步骤S42：将预处理后的低分辨率图像输入至带有参数的所述宽度神经网络模型，获得高分辨率残差图像；具体公式为：
Ys＝[F|H]Wo
其中，Ys为高分辨率残差图像，F为特征节点，H为增强节点，[]为矩阵符号，Wo为输出层权值。
步骤S43：根据预处理后的所述低分辨率图像和所述高分辨率残差图像确定高分辨率图像，具体公式为：
Yz＝Ys+Xi
其中，Yz为高分辨率图像，Ys为高分辨率残差图像，Xi为低分辨率图像。
本发明利用正则化的相关熵准则训练宽度神经网络模型，利用已训练的宽度神经网络模型对低分辨率图像进行超分辨率重建，构建的宽度神经网络模型结构简单、易于训练，图像重建时间短，提高了实际应用性。
图3为本发明实施例图像超分辨率重建系统的结构图，如图3所示，本发明还提供一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建系统，所述重建系统包括：
获取模块1，用于获取训练集图像和低分辨率图像；
模型构建模块2，用于根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；
参数确定模块3，用于采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；
高分辨率图像确定模块4，用于根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。
下面对各个模块进行详细论述：
所述模型构建模块2，具体包括：
第一预处理单元，用于采用双三次插值法对所述训练集图像进行预处理；
模型构建单元，用于根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型。具体包括：
特征节点确定子单元，用于对预处理后的所述训练集图像进行线性特征提取，获得特征节点；
增强节点确定子单元，用于对所述特征节点进行非线性特征增强，获得增强节点；
模型构建子单元，用于利用所述特征节点和所述增强节点构建所述宽度神经网络模型。
所述参数确定模块3，具体包括：
目标函数确定单元，用于采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，确定目标函数；
输出层权值确定单元，用于利用半二次优化法求解所述宽度神经网络模型的输出层权值。
所述高分辨率图像确定模块4，具体包括：
第二预处理单元，用于采用双三次插值法对所述低分辨率图像进行预处理；
高分辨率残差图像确定单元，用于将预处理后的低分辨率图像输入至带有参数的所述宽度神经网络模型，获得高分辨率残差图像；
高分辨率图像确定单元，用于根据预处理后的所述低分辨率图像和所述高分辨率残差图像确定高分辨率图像。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述重建方法包括：
获取训练集图像和低分辨率图像；
根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；
采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；
根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像；
采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数，具体包括：
采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，确定目标函数，具体公式为：
Figure FDA0002850645780000011
其中，N为训练集图像样本个数，G(·)为高斯核函数，tsp为第p个训练集图像样本对应的高分辨率残差图像，ysp为第p个训练集图像样本对应网络模型的输出；
利用半二次优化法求解所述宽度神经网络模型的输出层权值，具体公式为：
Figure FDA0002850645780000012
θt+1＝-G(Ts-DWo)
Figure FDA0002850645780000013
Λii＝θt+1
其中，其中，Wo为输出层权值，N为训练集图像样本个数，G(·)为高斯核函数，Ts为训练集图像的高分辨率残差图像，λ为正则化系数，
Figure FDA0002850645780000014
为F范数，θt+1为第t+1次迭代时的辅助变量，Λii是一个第i行第i列的对角矩阵，D为宽度网络模型的隐层节点。
2.根据权利要求1所述的基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型，具体包括：
采用双三次插值法对所述训练集图像进行预处理；
根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型，具体包括：
对预处理后的所述训练集图像进行线性特征提取，获得特征节点；
对所述特征节点进行非线性特征增强，获得增强节点；
利用所述特征节点和所述增强节点构建所述宽度神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像，具体包括：
采用双三次插值法对所述低分辨率图像进行预处理；
将预处理后的低分辨率图像输入至带有参数的所述宽度神经网络模型，获得高分辨率残差图像；
根据预处理后的所述低分辨率图像和所述高分辨率残差图像确定高分辨率图像。
5.一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述重建系统包括：
获取模块，用于获取训练集图像和低分辨率图像；
模型构建模块，用于根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；
参数确定模块，用于采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；
高分辨率图像确定模块，用于根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像；
所述参数确定模块，具体包括：
目标函数确定单元，用于采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，确定目标函数，具体公式为：
Figure FDA0002850645780000031
其中，N为训练集图像样本个数，G(·)为高斯核函数，tsp为第p个训练集图像样本对应的高分辨率残差图像，ysp为第p个训练集图像样本对应网络模型的输出；
输出层权值确定单元，用于利用半二次优化法求解所述宽度神经网络模型的输出层权值，具体公式为：
Figure FDA0002850645780000032
θt+1＝-G(Ts-DWo)
Figure FDA0002850645780000033
Λii＝θt+1
其中，其中，Wo为输出层权值，N为训练集图像样本个数，G(·)为高斯核函数，Ts为训练集图像的高分辨率残差图像，λ为正则化系数，
Figure FDA0002850645780000034
为F范数，θt+1为第t+1次迭代时的辅助变量，Λii是一个第i行第i列的对角矩阵，D为宽度网络模型的隐层节点。
6.根据权利要求5所述的基于宽度神经网络的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述模型构建模块，具体包括：
第一预处理单元，用于采用双三次插值法对所述训练集图像进行预处理；
模型构建单元，用于根据预处理后的所述训练集图像构建所述宽度神经网络模型。
7.根据权利要求6所述的基于宽度神经网络的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述模型构建单元，具体包括：
特征节点确定子单元，用于对预处理后的所述训练集图像进行线性特征提取，获得特征节点；
增强节点确定子单元，用于对所述特征节点进行非线性特征增强，获得增强节点；
模型构建子单元，用于利用所述特征节点和所述增强节点构建所述宽度神经网络模型。
8.根据权利要求5所述的基于宽度神经网络的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述高分辨率图像确定模块，具体包括：
第二预处理单元，用于采用双三次插值法对所述低分辨率图像进行预处理；
高分辨率残差图像确定单元，用于将预处理后的低分辨率图像输入至带有参数的所述宽度神经网络模型，获得高分辨率残差图像；
高分辨率图像确定单元，用于根据预处理后的所述低分辨率图像和所述高分辨率残差图像确定高分辨率图像。
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