图像超分辨率

图像超分辨率（image super-resolution），工学-信息与通信工程-模式识别-图像识别-图像超分辨率，从一帧或多帧低分辨率图像中恢复出高分辨率图像的方法。主要目的是提高原有图像的分辨率，进而提升图像视觉感观或便于后续处理。根据输入低分辨率图像的数量，图像超分辨率算法主要分为单图像和多图像超分辨率算法。相比于单图像超分辨率算法，多图像超分辨率算法能进一步利用多帧低分辨率图像之间相互的交叠信息，经过彼此补充，估计出图像的细节内容。根据图像超分辨率的技术手段，其方法主要分为3类：基于插值、基于重建和基于学习等。①基于插值。首先，估计多帧图像之间的相对运动信息，获得高分辨率图像在非均匀间距采样点上的像素位置。然后，通过非均匀插值得到高分辨率栅格上的像素值。最后，采用图像恢复技术去除模糊并降低噪声。该方法的主要优点是简单而快速，但是，极容易产生模糊等不良的视觉效果。②基于重建。以重建约束为基础，构建高低分辨率图像的映射关系，即通过研究图像的高分辨率细节在低分辨率下的表现形式，建立两者之间的对应关系，并利用某种模型来刻画这种映射关系。