迭代反投影的高分辨率图像重建算法

资 源 简 介

迭代反投影的高分辨率图像重建算法

详 情 说 明

迭代反投影（Iterative Back Projection, IBP）是一种经典的高分辨率图像重建方法，主要用于从低分辨率观测图像中重建出高分辨率图像。该算法通过模拟成像系统的退化过程，并利用迭代优化策略逐步修正重建结果。

核心思路分为三个关键阶段： 前向投影：将当前估计的高分辨率图像通过模拟的成像系统（通常包括模糊、下采样等操作）生成对应的低分辨率图像。 误差计算：比较生成的低分辨率图像与实际观测的低分辨率图像，得到残差（误差图）。 反向投影：将残差反向映射到高分辨率空间，更新当前的高分辨率估计。

在MATLAB实现中，通常会借助矩阵运算优化投影过程，并通过以下改进提升效果： 正则化项：在反向投影阶段加入Tikhonov或全变分正则化，避免噪声放大。 多帧输入：若有多张低分辨率图像（存在亚像素位移），可利用互补信息进一步提升重建质量。

该算法的优势是原理直观且易于扩展，但需注意迭代次数和步长的平衡——过多迭代可能导致过拟合，而步长过大会引入伪影。实际应用中常与其他方法（如深度学习）结合以突破传统方法的性能瓶颈。