图像超分辨率重建算法

资 源 简 介

图像超分辨率重建算法

详 情 说 明

图像超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像细节。主要算法可分为以下几类：

传统插值方法是最基础的技术路线，如双三次插值通过周围像素加权计算新像素值，虽计算简单但易导致边缘模糊。相比之下，基于迭代反投影的算法通过反复比对重建图像与原始低分辨率图像的差异来优化结果，能更好地保持高频信息。

基于最大后验概率(MAP)的方法引入图像先验知识作为约束条件，通过概率模型寻找最优解。而凸集投影(POCS)则利用集合论思想，将超分辨率问题转化为多个约束集合的交集求解问题。

对于存在多帧输入的场景，配准技术成为关键。通过精确对齐多幅低分辨率图像，可提取更丰富的亚像素信息。这类方法需要解决运动估计、亚像素精度对齐等核心问题。

现代算法多采用混合策略，结合深度学习方法与传统重建技术优势，在保持物理合理性的同时提升视觉质量。实际应用中需权衡计算复杂度、实时性要求与重建精度。