超分辨率概述編輯超分辨率(Super-Resolution)即通過硬件或軟件的方法提高原有圖像的分辨率，通過一系列低分辨率的圖像來得到一幅高分辨率的圖像過程就是超分辨率重建。超分辨率重建的核心思想就是用時間帶寬(獲取同一場景的多幀圖像序列)換取空間分辨率,實現時間分辨率向空間分辨率的轉換。引言? ? 在數字圖像采集的過程中，由于機器設備性能的限制以及拍攝條件的影響，會使采集到的圖像分辨率較低。這樣的圖像比較模糊，對于后期的處理、應用有較大的影響，因此提高圖像的分辨率是我們必須要解決的。提高分辨率最直接的方法當然是使用分辨率更高的設備，不過這存在兩個問題：一是高分辨率的設備價格昂貴；二是每一種設備都存在著它的極限，受到硬件設備的限制很難得到真正高分辨率的圖像。因此可以考慮采用軟件的方法對圖像的分辨率進行提高，這就是本文要討論的超分辨率(SR:Super-Resolution)圖像重建。?超分辨率實現技術? ? 超分辨率實現技術的方法有多種，這里我們闡述幾個目前最常使用的方法：? ??1） 基于插值。該方法是目前超分辨率研究中最直觀的方法。通過對該圖像的多幀進行比較估計，得到它們之間的相對關系信息，以此獲得高分辨率圖像在非均勻間距采樣點上的像素值。然后通過非均勻插值的方法，經過一定的插值，就可以得到一幅高分辨率的圖像。當然，這樣得到的圖像會存在噪音、模糊等問題，因此可以通過圖像恢復技術進行一定的修復。? ??2） 基于重建。該方法主要有配準和重建兩個關鍵步驟。在配準時，利用多幀低分辨的圖像作為數據一致性的約束，這樣可以獲得其他低分辨率的圖像和參考低分辨圖像之間的亞像素精度的相對運動。重建時，可以利用圖像的先驗知識對目標圖像進行優化。該方法常見的算法有迭代方向投影、最大后驗概率、凸集投影等。? ??3） 基于學習。該方法的前提是認為低分辨率的圖像完全擁有用于推理預測其所對應的高分辨率部分的信息。這樣就可以對一個低分辨率圖像集進行訓練，產生一個學習模型，這個模型可以計算出圖像高頻細節信息。目前，常用的學習算法有Freeman等人提出的Example-based方法、Chang等人提出的基于鄰域嵌入的方法等等。? ??超分辨率的應用場景? ? 超分辨率圖像重建在現實生活中有十分廣泛的用途。這里，我們列舉了一些生活中用到的地方：? ? 1） 數字高清。在數字電視領域，可以利用超分辨率重建技術將數字電視（DTV）信號轉化為高清晰度電視（HDTV）接收機相匹配的信號，從而提高觀眾的體驗,視頻監控。??? 2） 醫學圖像。在醫療中，高分辨率的醫療圖像對于醫生做出正確的診斷是非常有幫助的。因此利用超分辨率重建得到更加清晰的圖像，將會使醫生治療更加的準確、有效、核磁共振成像等。? ? 3） 衛星圖像分析。在軍事、氣象領域，使用高分辨率衛星圖像就很容易地從相似物中區別相似的對象。因此可以利用超分辨率重建技術獲得高分辨率的圖像，更好的服務于軍事安全和日常生活，衛星成像：遙感、遙測、軍事偵察等。? ? 4） 安全檢測。銀行、居民小區、道路口等都是需要安全檢測的地方。雖然這些地方一般都會安裝攝像頭，但圖像都非常模糊。利用超分辨率重建技術，將會幫助工作人員得到更加清晰的圖像，即能夠協助平常的安全管理，又能夠在發生案情是幫助警察辦案。? ? 5) 視頻格式轉換、視頻增強和復原：老舊電影的翻制等；? ? 6) 顯微成像、虛擬現實等? ? 超分辨率的實現效果? ? 在許多的情況下，人們都希望得到的圖像分辨率較高、畫面較清晰。然而實際的硬件條件限制，以及其他的因素，我們得到圖像的分辨率并不能達到要求。我們可以利用基于軟件的方法，使用超分辨率的圖像重建技術，對圖像進行優化、修復。通過下面幾幅圖片，我們可以看到超分辨率的實現效果。? ? 1.圖1中，展示了利用超大分辨率技術得到花瓶圖案中模糊不清的文字。?a.為一個花瓶，b為含有文字區域的放大圖，c為用超大分辨率技術處理后得到的效果圖? ? 圖1? ?從花瓶圖案中得到模糊不清的文字? ? 2. 圖2展示了超分辨率方法在醫學圖像中的應用，圖中展示的是通過超分辨率重建技術利用多幅低分辨率圖像序列（頸動脈MRI圖像），得到比較清晰地圖像。?? ? a.表示一組低分辨率圖像序列，b.是處理后得到的清晰圖片下固件網 http://m.xinzhenzfzp.cn/

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