Super resolution reconstruction using Non-Local-Mean algorithm

资 源 简 介

Super resolution reconstruction using Non-Local-Mean algorithm

详 情 说 明

超分辨率重建是图像处理中一项重要技术，旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率版本。非局部均值（Non-Local-Mean, NLM）算法因其出色的去噪和细节保留能力，在这一领域展现出独特优势。

传统超分辨率方法通常依赖局部像素信息，而非局部均值算法突破了这一局限。其核心思想是利用图像中存在的全局自相似性，通过计算图像块之间的相似度权重来重建目标像素。这种非局部策略能有效避免过度平滑，尤其适合处理纹理复杂的区域。

在超分辨率应用中，算法首先对低分辨率图像进行多尺度相似块搜索，通过加权平均相似块的高频信息来增强细节。相比基于深度学习的方法，NLM算法无需大量训练数据，且能更好地保持图像的自然纹理结构。

值得注意的是，改进版的NLM算法通过结合边缘导向约束或自适应参数优化，进一步提升了重建质量。这种方法在医学影像和遥感图像处理等领域具有重要应用价值，为分辨率受限的场景提供了可靠解决方案。