1、 图像超分辨率重建技术研究 摘 要 超分辨率图像重建是指将一系列各自包含一部分不同图像细节的相似低分辨 率图像通过一定方法融合成一幅高分辨率图像的处理方法。对于一定的数字成像 系统，通过超分辨率图像重建可以得到高质量的图像而不需要提高系统的硬件性 能，因此它可以被广泛应用于图像处理的各种领域中。 超分辨率图像重建算法可以分为两大类，即频域算法和空域算法。频域算法 是早期的超分辨率重建算法，只能对全局位移的图像序列进行处理，空域算法使 用通用的观察模型，具有更好的适应性和重构效果，是目前的主要研究方向。其 中 POCS 算法利用投影至凸集的原理进行图像重建，算法直观而且有效，是最有前 途的超分辨
2、率重建算法之一。 在序列图像超分辨率重建算法中，本文对 POCS 方法做了比较细致的研究，针 对用常规 POCS 算法重建的高分辨率图像中出现的导致图像边缘质量下降的现象, 分析了图像边缘模糊形成的原因，对算法进行了改进，提出了边缘保持的 POCS 算 法，用基于梯度的插值算法来获取 POCS 的初始值，实验结果表明，该方法能够得 到较好的视觉效果，明显地提高重建图像的边缘质量。 关键词关键词：超分辨率复原，凸集投影，边缘保持 ABSTRACT Super-resolution image restoration is a method that combines multiple simil
3、ar but not identical low-resolution images into a higher resolution single image. In a particular digital imaging system,using super-resolution methods can help to obtain higher quality images without up grading system hard- ware,therefore super-resolution techniques can be applied to vast image-pro
4、cessing areas. Super-resolution techniques can be divided into two main categories:frequency domain methods and spatial domain methods. Frequency domain methods are earlier super-resolution methods,they can only deal with image sequences that only translational motions are allowed. Spatial methods use general observation models,they have better adaptability and performance. In POCS method,projection onto convex sets theories is employed to realize super-resolution restoration,it is intuitive in
