一种应用于医学X光图像的单幅图像超分辨率重建方法

摘要

本发明公开了一种应用于医学X光图像的单幅图像超分辨率重建方法，包括字典训练过程，利用同模态医学图像在细节和结构上的相似性，采集相似的高质量的X光图像作为样本，建立高-低分辨率图像块的数据库；以及超分辨率重建过程，对输入的低分辨率图像进行分块重建，从而生成图像块，并进一步重建出整幅高分辨率图像。本发明提出的基于稀疏表示的超分辨率重建算法能够对医学X光图像进行空间尺度上的放大的同时，较其他算法的PSNR及SSIM值有所提升，同时增强了对噪声鲁棒性，降低了计算复杂度，缩减了计算消耗时间；并实现了重建图像在观感和通用的方法衡量指标上的提高。