基于小波和插值的超分辨率图像重建算法

资 源 简 介

基于小波和插值的超分辨率图像重建算法

详 情 说 明

超分辨率图像重建技术旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率细节，其中基于小波和插值的方法因其计算高效性被广泛使用。该算法的核心分为两个阶段：

小波多尺度分解 通过离散小波变换(DWT)将输入图像分解为低频子带（近似分量）和高频子带（细节分量）。低频部分保留图像主体结构，而高频部分承载边缘、纹理等细节信息，这种分离处理为后续的分频段增强奠定基础。

混合插值重建 对低频分量采用双三次插值等传统方法扩大尺寸，而对高频分量使用边缘导向插值或稀疏表示技术，避免插值过程中的边缘模糊。最后通过小波逆变换将处理后的各子带融合，生成最终的高分辨率图像。

这类算法的优势在于通过频域分离处理，针对性增强不同成分，比全局插值更能保留锐利边缘。典型改进方向包括结合深度学习优化高频预测，或引入自适应阈值处理噪声。