图像超分辨率重建方法综述

摘要

本文将从图像超分辨率重构的原理出发，探讨现有的图像超分辨率方法，并对它们的性能做出评估。图像超分辨率重构的算法分为空域算法和频域算法，由于频域算法有它的局限性。现在国内外的研究主要集中于空域算法。空域算法主要分为基于插值，多幅超分辨率重构，基于学习的超分辨率算法三大类。图像超分辨率研究的方法有最大后验概率(MAP)、联合图像配准与估计、联合图像先验算法和基于学习的超分辨率重构。针对四种算法进行仿真分析，结果表明图像经过上述四种算法重构后。性能最好的是基于贝叶斯框架的联合图像先验模型算法。MAP算法由于受到图像配准精度的影响，性能不是很理想。基于学习的重构算法性能受图像样本库的制约，性能受到影响。