对多帧图像进行超分辨率处理

资 源 简 介

对多帧图像进行超分辨率处理

详 情 说 明

多帧图像超分辨率处理是一种通过整合多张低分辨率图像中的互补信息，重建出高分辨率单帧图像的技术。其核心思想在于利用序列图像间的亚像素位移差异，通过算法将这些细微差异转化为额外的空间采样信息。

该技术通常包含三个关键步骤：首先进行精确的图像配准，对齐多帧低分辨率图像；然后建立合理的退化模型，描述高分辨率图像如何降质为观测到的低分辨率序列；最后通过反卷积或机器学习等重建算法求解最优的高分辨率图像。

与传统单帧超分辨率相比，多帧方法能获得更好的重建质量，特别是在处理真实场景中因运动模糊、光学衍射等因素导致的图像退化时表现更优。当前主流算法包括基于最大后验概率的MAP方法、基于稀疏表示的算法，以及近年兴起的深度学习框架。