图像超分辨率重建文献综述.pptx

图像超分辨率重建文献综述

.超分辨重建（SRR）的概念

.研究背景和意义

.超分辨重建的分类

.超分辨重建的方法

.人脸超分辨率重建

.下一步的研究计划

2012-12-19武汉大学图像处理与智能系统实验室2

报告内容

由一幅低分辨率图像或图像序列得到高分辨率图像

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.图像获取的过程中受到几种典型因素的制约:①相机和摄影机的空间分辨率受成像光学系统和传感器制造工艺及成本的限制；②图像成像过程受到大气模糊、光学模糊、运动模糊、传感器模糊、干扰噪声、光学透镜扭曲变形、不满足奈奎斯特采样条件引起的频谱混叠等因素的影响；③图像在进行A/D转换和D/A转换时，不可避免地会带来失真和不同程度的退化。这些限制条件和影响因素导致获取的图像质量较差、分辨率不高。通过改造成像系统来提高系统的信息获取能力，受到工艺水平和硬件成本因素的限制，在实际应用中受到制约。

.图像超分辨率重建方法在保留现有硬件设备的基础上通过软件的方法达到提高图像分辨率的目的，是一种经济实用并且切实可行的方案，具有重要的应用价值和广阔的应用前景。

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InterpolationReconstructio

basedn

based

FrequencySpatial

Domaindomain

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ImageNumber

ImageClass

Learningbased

DomainSpecific

SingleFrames

MultiFrame

Method

Generic

.观测模型

.SRR方法

□基于重建的方法

□基于学习的方法

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降采样模糊移动

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模型（退化模型）

.超分辨率的概念，最早于上个世纪60年代由Harris提出用于单张影像的复原，并奠定了超分辨率的数学基础。1984年，Tsai和Huang首次提出了利用多帧低分辨率退化图像进行超分辨率重建的问题，随后许多学者对图像超分辨率重建进行了研究，不仅在理论上说明了超分辨率重建的可能性，而且还提出和发展了很多具有实用价值的方法。从目前的研究和应用成果来看，超分辨率重建算法主要分为频域方法、传统空域重建方法、基于学习（leaning-B