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1、圖像超分辨率算法綜述摘要：介紹了圖像超分辨率算法的概念和來(lái)源，通過(guò)回顧插值、重建和學(xué)習(xí)這3個(gè)層面的超分辨率算法，對(duì)圖像超分辨率的方法進(jìn)行了分類(lèi)對(duì)比，著重討論了各算法在還原質(zhì)量、通用能力等方面所存在的問(wèn)題，并對(duì)未來(lái)超分辨率技術(shù)的發(fā)展作了一些展望。關(guān)鍵詞：圖像超分辨率；插值；重建；學(xué)習(xí)；Abstract:Thispaperintroducedtheconceptionandoriginofimagesuperresolu-tiontechnology.Byreviewingthesethreekindsofmethods(interpolation,reconst
2、ruct,study),itcontrastedandclassifiedthemethodsofimagesuper-resolution,andatlast,someperspectivesofsuper-resolutionaregiven.Keywords:imagesuper-resolution;interpolation;reconstruct;study;1引言1.1超分辨率的概念圖像超分辨率率(superresolution,SR)是指由一幅低分辨率圖像(lowresolution,LR)或圖像序列恢復(fù)出高分辨率圖像(highresoluti
3、on，HR)。HR意味著圖像具有高像素密度，可以提供更多的細(xì)節(jié)，這些細(xì)節(jié)往往在應(yīng)用中起到關(guān)鍵作用。要獲得高分辨率圖像，最直接的辦法是采用高分辨率圖像傳感器，但由于傳感器和光學(xué)器件制造工藝和成本的限制[1]，在很多場(chǎng)合和大規(guī)模部署中很難實(shí)現(xiàn)。因此，利用現(xiàn)有的設(shè)備，通過(guò)超分辨率技術(shù)獲取HR圖像(參見(jiàn)圖1)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。圖1圖像超分辨率示意圖圖像超分辨率技術(shù)分為超分辨率復(fù)原和超分辨率重建，許多文獻(xiàn)中沒(méi)有嚴(yán)格地區(qū)分這兩個(gè)概念，甚至有許多文獻(xiàn)中把超分辨率圖像重建和超分辨率圖像復(fù)原的概念等同起來(lái)，嚴(yán)格意義上講二者是有本質(zhì)區(qū)別的，超分辨率圖像重建和超分辨率圖像復(fù)原有一
4、個(gè)共同點(diǎn)，就是把在獲取圖像時(shí)丟失或降低的高頻信息恢復(fù)出來(lái)。然而它們丟失高頻信息的原因不同，超分辨率復(fù)原在光學(xué)中是恢復(fù)出超過(guò)衍射級(jí)截止頻率以外的信息，而超分辨率重建方法是在工程應(yīng)用中試圖恢復(fù)由混疊產(chǎn)生的高頻成分。幾何處理、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原都是從圖像到圖像的處理，即輸入的原始數(shù)據(jù)是圖像，處理后輸出的也是圖像，而重建處理則是從數(shù)據(jù)到圖像的處理。也就是說(shuō)輸入的是某種數(shù)據(jù)，而處理結(jié)果得到的是圖像。但兩者的目的是一致的，都是由低分辨率圖像經(jīng)過(guò)處理得到高分辨率圖像。另外有些文獻(xiàn)中對(duì)超分辨率的概念下定義的范圍比較窄，只是指基于同一場(chǎng)景的圖像序列和視頻序列的超分辨處理，實(shí)際上
5、，多幅圖像的超分辨率大多數(shù)都是以單幅圖像的超分辨率為基礎(chǔ)的。在圖像獲取過(guò)程中有很多因素會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，如傳感器的形狀和尺寸、光學(xué)系統(tǒng)的像差、大氣擾動(dòng)、運(yùn)動(dòng)、散焦等。另外，在成像、傳輸、存儲(chǔ)過(guò)程中，會(huì)引入不同類(lèi)型的噪聲，這些都會(huì)直接影響到圖像的分辨率。此外，數(shù)字化采集過(guò)程也會(huì)影響圖像的分辨率，欠采樣效應(yīng)會(huì)造成圖像的頻譜混疊，使獲取的圖像因變形效應(yīng)而發(fā)生降質(zhì)。由于軍事偵察及醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像、視頻應(yīng)用及其它許多領(lǐng)域的實(shí)際需要，人們對(duì)得到的圖像的質(zhì)量要求越來(lái)越高。雖然光學(xué)元件能有效的限制傳感器陣列上的圖像頻帶寬度，使獲取的圖像又可能避免變形效應(yīng)的發(fā)生。但這要求光
6、學(xué)元件與傳感器陣列進(jìn)行有效的組合，而這在實(shí)際場(chǎng)合中是很難做到的,同時(shí)提升硬件要花費(fèi)很高的經(jīng)濟(jì)成本，圖像質(zhì)量的提高也是有限的，因此，超分辨率圖像復(fù)原技術(shù)就顯得更加重要了，其中，圖像超分辨率技術(shù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支。隨著圖像超分辨率理論和技術(shù)的日益成熟，圖像超分辨率技術(shù)的應(yīng)用更加廣泛。本文著重對(duì)圖像超分辨率方法進(jìn)行闡述和分析，以向人們展示超圖像分辨率技術(shù)的發(fā)展方向和應(yīng)用前景。1.2圖像超分辨率發(fā)展的背景及現(xiàn)狀超分辨率概念最早出現(xiàn)在光學(xué)領(lǐng)域。在該領(lǐng)域中，超分辨率是指試圖復(fù)原衍射極限以外數(shù)據(jù)的過(guò)程。ToraldodiFrancia在1955年的雷達(dá)文獻(xiàn)中
7、關(guān)于光學(xué)成像第一次提出了超分辨率的概念。復(fù)原的概念最早是由J.L.Harris和J.w.Goodman分別于1964年和1965年提出一種稱(chēng)為Harris-Goodman頻譜外推的方法。這些算法在某些假設(shè)條件下得到較好的仿真結(jié)果，但實(shí)際應(yīng)用中效果并不理想。Tsai&Huang首先提出了基于序列或多幀圖像的超分辨率重建問(wèn)題。1982，D.C.C.Youla和H.Webb在總結(jié)前人的基礎(chǔ)上，提出了凸集投影圖像復(fù)原(Pocs)方法。1986年，S.E.Meinel提出了服從泊松分布的最大似然復(fù)原(泊松-ML)方法。1991年和1992年，B.R.Hunt和PJ.Se
8、mentilli在Bayes分析的基礎(chǔ)
