一种图像重建方法、终端及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术提供一种图像重建方法、终端及计算机可读存储介质。该方法包括：提取待重建图像中的多个局部图像块；根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一局部图像块的哈希键值，其中，所述哈希键值与所述梯度特征信息存在映射关系；根据哈希键值，计算目标图像块的像素点值，所述目标图像块的像素个数为所述局部图像块的像素个数的N

【技术实现步骤摘要】
一种图像重建方法、终端及计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像重建方法、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
图像超分辨率重建技术广泛应用于医学图像分析、遥感、计算机视觉领域，是应对图像成像清晰度不足，网络传输压缩后图像分辨率下降问题的一种有效方式。该技术是从低分辨率(Low-Resolution，简称LR)的单幅图像通过某种操作获得其高分辨率(High-Resolution，简称HR)的图像。目前单幅图像超分辨率重建方法主要分为两类：1、基于插值的方法，该方法利用多种插值方式，包括双线性插值算法、双三次插值算法、埃尔米特插值算法。2、基于实例重建的方法，该方法引入一些先验知识，包括自相似、稀疏编码、混合高斯，旨在找出LR与对应HR的某种映射方法，然后从单幅低分辨率图获得其高分辨率图像。然而，基于插值的方法不能很好恢复图像的纹理，会造成高分辨率图像存在伪影和过度光滑。基于实例重建的方法运算复杂，速度慢，在移动平台很难得到实用。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像重建方法、终端及计算机可读存储介质，以解决现有技术存在的伪影和过度光滑现象，以及运算复杂、速度慢的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种图像重建方法，包括：提取待重建图像中的多个局部图像块；根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一所述局部图像块的哈希键值，其中，所述哈希键值与所述梯度特征信息存在映射关系；根据所述哈希键值，目标图像块的像素点值，所述目标图像块的像素个数为所述局部图像块的像素个数的N2倍，N≥2，且N为正整数；根据对每一所述局部图像块对应计算得到的像素点值，重建超分辨率图像，所述超分辨率图像的分辨率为待重建图像分辨率的N倍。第二方面，本专利技术实施例提供一种终端，包括：提取模块，用于提取待重建图像中的多个局部图像块；第一计算模块，用于根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一所述局部图像块的哈希键值，其中，所述哈希键值与所述梯度特征信息存在映射关系；第二计算模块，用于根据所述哈希键值，计算目标图像块的像素点值，所述目标图像块的像素个数为所述局部图像块的像素个数的N2倍，N≥2，且N为正整数；图像重建模块，用于根据对每一所述局部图像块对应计算得到的像素点值，重建超分辨率图像，所述超分辨率图像的分辨率为待重建图像分辨率的N倍。第三方面，本专利技术实施例提供一种终端，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如本专利技术实施例第一方面提供的图像重建方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例第一方面提供的图像重建方法的步骤。本专利技术实施例的上述方案中，根据待重建图像中局部图像块的梯度特征，计算得到的局部图像块的哈希键值，通过局部图像块的哈希键值计算出与局部图像块对应的目标图像块的像素点值，从而实现图像超分辨率重建，且降低计算复杂度，提升运算速度；在图像重建过程中，利用低分辨率图像直接生成高分辨率图像，其处理速度快，重建出的高分辨率图像清晰度高，具有较好的边缘特征。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例的图像重建方法的流程图；图2为图1中步骤102的具体流程图；图3为图1中步骤103的具体流程图；图4为图3中步骤1032的具体流程图；图5为本专利技术实施例的待重建图像中的像素k重建超分辨率像素示意图；图6为本专利技术一实施例提供的终端结构示意图；图7为本专利技术另一实施例提供的终端结构示意图；图8为本专利技术又一实施例提供的终端结构示意图；图9为本专利技术再一实施例提供的终端结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术一实施例的图像重建方法的流程图。下面就该图具体说明该方法的实施过程。步骤101，提取待重建图像中的多个局部图像块。步骤102，根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一所述局部图像块的哈希键值，其中，所述哈希键值与所述梯度特征信息存在映射关系。这里，局部图像块的哈希键值用于表示局部图像块的梯度类别。其实质上是，局部图像块中的不同像素对应不同的梯度特征信息。这里，通过哈希键值即可找到局部图像块中与之对应的像素。步骤103，根据所述哈希键值，计算目标图像块的像素点值，所述目标图像块的像素个数为所述局部图像块的像素个数的N2倍，N≥2，且N为正整数。这里，目标图像块与局部图像块对应，每一局部图像块对应一目标图像块。步骤104，根据对每一所述局部图像块对应计算得到的像素点值，重建超分辨率图像，所述超分辨率图像的分辨率为待重建图像分辨率的N倍。本专利技术实施例提供的图像重建方法，根据待重建图像中局部图像块的梯度特征，计算得到的局部图像块的哈希键值，通过局部图像块的哈希键值计算出与局部图像块对应的目标图像块的像素点值，从而实现图像超分辨率重建，且降低计算复杂度，提升运算速度；在图像重建过程中，利用低分辨率图像直接生成高分辨率图像，其处理速度快，重建出的高分辨率图像清晰度高，具有较好的边缘特征。作为一优选的实现方式，本专利技术实施例中，步骤101可具体包括：步骤1011，控制一预设滑动窗口以预设步长沿所述待重建图像移动，每移动一次确定一个局部图像块。优选的，预设滑动窗口为正方形窗口，边长为11个像素的大小。优选的，预设步长为1，即一个像素大小。这里，预设滑动窗口以预设步长遍历所述待重建图像，提取得到多个局部图像块。需说明的是，局部图像块的尺寸大小等于预设滑动窗口的尺寸大小。这里，如图2所示，本专利技术实施例中，步骤102可具体包括：步骤1021，计算所述局部图像块的梯度方向、梯度强度和相关度。这里，本步骤可具体包括：步骤10211，将计算得到的所述局部图像块在中心像素为k、第一预设窗口范围下的水平梯度矩阵GH(k)和垂直梯度矩阵GV(k)合并，得到所述局部图像块的梯度矩阵G(k)，所述第一预设窗口的尺寸大小小于所述局部图像块的尺寸大小。这里，优选的，第一预设窗口的尺寸大小为9×9，局部图像块的尺寸大小为11×11。需要说明的是，9×9是指9个像素乘以9个像素的大小。同理，11×11是指11个像素乘以11个像素的大小。这里，以优选的第一预设窗口为例，GH(k)＝[gx1,gx2,...,gx81]，GV(k)＝[gy1,gy2,...,gy81]，G(k)＝[GHT(k),GVT(k)]。这里，GHT(k)为GH(k)的转置矩阵，GVT(k)为GV(k)的转置矩阵。需说明的是，第一预设窗口的尺寸大小小于局部图像块的尺寸大小，目的是为了减少运算量，实现加速计算，节省计本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像重建方法，其特征在于，包括：提取待重建图像中的多个局部图像块；根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一所述局部图像块的哈希键值，其中，所述哈希键值与所述梯度特征信息存在映射关系；根据所述哈希键值，计算目标图像块的像素点值，所述目标图像块的像素个数为所述局部图像块的像素个数的N

【技术特征摘要】
1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：提取待重建图像中的多个局部图像块；根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一所述局部图像块的哈希键值，其中，所述哈希键值与所述梯度特征信息存在映射关系；根据所述哈希键值，计算目标图像块的像素点值，所述目标图像块的像素个数为所述局部图像块的像素个数的N2倍，N≥2，且N为正整数；根据对每一所述局部图像块对应计算得到的像素点值，重建超分辨率图像，所述超分辨率图像的分辨率为所述待重建图像分辨率的N倍。2.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述提取待重建图像中的多个局部图像块的步骤，包括：控制一预设滑动窗口以预设步长沿所述待重建图像移动，每移动一次确定一个局部图像块。3.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一所述局部图像块的哈希键值的步骤包括：计算所述局部图像块的梯度方向、梯度强度和相关度；根据所述局部图像块的梯度方向、梯度强度和相关度，计算得到所述局部图像块的哈希键值。4.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述提取待重建图像中的多个局部图像块的步骤之前，所述方法还包括：若所述待重建图像为彩色图像，则将所述待重建图像进行颜色空间转换，得到与所述待重建图像对应的黑白灰度图像。5.根据权利要求3所述的图像重建方法，其特征在于，计算所述局部图像块的梯度方向、梯度强度和相关度的步骤，包括：将计算得到的所述局部图像块在中心像素为k、第一预设窗口范围下的水平梯度矩阵GH(k)和垂直梯度矩阵GV(k)合并，得到所述局部图像块的梯度矩阵G(k)，所述第一预设窗口的尺寸大小小于所述局部图像块的尺寸大小；计算GT(k)G(k)的特征值λk1、λk2和λk1对应的特征向量φk1，其中，λk1>λk2；将λk1、λk2和φk1分别代入公式θ(k)＝arctan(φk1,y,φk1,x)；λ(k)＝λk1；计算得到所述局部图像块的梯度方向、梯度强度和相关度；其中，φk1,y表示特征向量φk1垂直方向上的特征向量；φk1,x表示特征向量φk1水平方向上的特征向量；θ(k)表示局部图像块的梯度方向；λ(k)表示局部图像块的梯度强度；u(k)表示局部图像块的相关度。6.根据权利要求3所述的图像重建方法，其特征在于，根据所述局部图像块的梯度方向、梯度强度和相关度，计算得到所述局部图像块的哈希键值的步骤，包括：将所述局部图像块的梯度方向、梯度强度和相关度代入公式中，计算得到所述局部图像块的哈希键值；其中，θ(k)表示局部图像块的梯度方向，λ(k)表示局部图像块的梯度强度，u(k)表示局部图像块的相关度，j表示所述局部图像块的哈希键值。7.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，根据所述哈希键值，计算目标图像块的像素点值的步骤，包括：根据所述哈希键值，从多个预设图像滤波器中，确定与每一所述局部图像块对应的图像滤波器；其中，所述预设图像滤波器用于表示局部图像块的像素点值到目标图像块的像素点值的映射关系；利用确定出的图像滤波器，计算目标图像块的像素点值。8.根据权利要求7所述的图像重建方法，其特征在于，利用确定出的图像滤波器，计算目标图像块的像素点值的步骤，包括：获取所述待重建图像在中心像素点为k、第二预设窗口范围下的矩阵pk，并将所述矩阵pk转换为行向量p(k)，所述第二预设窗口的尺寸大小等于所述局部图像块的尺寸大小；将所述哈希键值，代入公式argminh||Qi(j,t)h(j,t)-Vi(j,t)||22得到与所述哈希键值对应的多个列向量h(j,t)；其中，Qi(j,t)用于表示低分辨率图像在估计高分辨率图像下包括多个图像块的哈希键值和像素点空间位置类型的信息矩阵；Vi(j,t)用于表示高分辨率图像下包括多个图像块的哈希键值和像素点空间位置类型的信息矩阵；t取值为1～N2内的所有正整数；将所述行向量p(k)分别与多个所述列向量h(j,t)相乘，得到像素个数为所述局部图像块N2倍的目标图像块的像素点值。9.一种终端，其特征在于，包括：提取模块，用于提取待重建图像中的多个局部图像块；第一计算模块，用于根据待重建图像中每一局部图像块的梯度特征信息，计算每一所述局部图像块...

【专利技术属性】
技术研发人员：高振巍，张华琪，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44