单幅图像超分辨率重建方法研究

【引言】目前图像处理技术广泛应用于视频监控，安全防范，航空拍摄，医学成像等领域。图像分辨率依赖于传感器的物理特性，光线，密度和检测器元素的空间响应。受拍摄场景、采集图像硬件设备限制等因素影响，获得的图像有时分辨率较低，清晰度较差，参考价值不高。改善传感器等硬件设备来提升图像分辨率往往很难实现，而利用图像复原方法能够提高低分辨率图像的清晰度[1]。传统图像复原技术不能将频率复原到衍射极限相应的截止频率外，从而丢失能量和信息，图像的分辨率得不到真正提高，而图像超分辨率重建技术能够提高图像分辨率，改善图像质量。图像超分辨率重建方法的核心思想是利用一幅或者多幅具有互补信息的低分辨率图像来重构一幅或者多幅细节更丰富的高分辨率图像。图像超分辨率重建思想源于20世纪60年代Harris和Goodman提出的单幅图像重建的概念和方法[2，3]。1984年Tsai和Huang[4]提出由低分辨率图像序列进行单幅高分辨率图像重建，图像的超分辨率重建技术已成为图像处理中的一个热门研究方向。单幅图像超分辨率重建主要利用对高分辨率图像的先验知识和以混叠形式存在的高频信息进行复原，恢复出图像获取时丢失的信息[5]。序列图像超分辨率重建除了可以利用单幅图像中包含的信息，还可以利用相邻图像之间的互补信息进行重建，重建效果要优于单幅图像重建的效果。实际拍摄时由于各种条件限制，同一场景不具备拍摄多帧图像的条件，对单帧图像的超分辨率重建在这些情况有更高的实用价值。