图像的超分辨率处理方法研究现状

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1、超分辨率图像处理技术是利用多帧关于同一场景的有相互位移的低分辨率降质图像来重建高分辨率高质量图像的技术。介绍了超分辨率图像处理技术的概念和起源;综述了超分辨率图像恢复研究现状。重点对单帧和多帧超分辨率图像处理的主要方法进行了评述,并总结对比了频域和空域方法的优缺点。最后对超分辨率图像处理技术的技术难点和前沿问题研究前景进行介绍和展望。　　0　引言　　图像超分辨率处理技术是指利用多帧关于同一场景的有相互位移的低分辨率降质图像(LR,lowresolution)来重建高分辨率高质量图像(HR,highresolu

2、tion)的技术[1]。图像超分辨率处理技术可突破图像采集设备的分辨率限制,充分利用多帧图像之间的互补信息,实现像素级的图像信息融合。在计算机视觉、卫星遥感、天文学、生物医学成像、民用安防等多个领域都有广泛的应用。图像超分辨率处理常被认为是广义的图像复原(Restoration)或图像重建(Reconstruction)。实际上它与两者有一定联系但是又不完全相同。图像复原是指去除或减轻获取数字图像过程中发生的图像质量下降(退化)[2],目标是恢复光学系统截止频率以内的成分,而图像超分辨率处理的目标是得到系统截

3、止频率以外的成分。图像重建可用于现有成像系统不能提供满意图像分辨率的情况,如提高遥感图像、CT、核磁共振、超声波图像和各种监控图像等的分辨率[3]。在超分辨率处理中,多帧低分辨率降质图像可以认为是高分辨率理想图像经成像系统在观测平面上的一个投影,因此图像超分辨率处理也可以认为是由多帧低分辨率降质图像来重建高分辨率理想图像。　　　1　超分辨率图像处理技术研究概况　　J.L.Harris[4]和J.W.Goodman[5]提出的基于单帧图像的Harris-Goodman频谱外推法是最早的超分辨率图像处理的方法。随

4、后,Tsai与Huang提出了基于序列或多帧图像的超分辨率重建问题,并给出了基于频域逼近的重建图像方法。此后,极大后验概率估计法、反向投影迭代法、凸集投影法和自适应滤波方法等许多有使用价值的方法被提出并发展。　　目前,国内外对超分辨率的研究较突出的有:美国加州大学多维信号处理研究小组的PeymanMilanfar等提出了大量的实用算法和集成各种算法的超分辨率图像恢复软件包[6];美国Dayton大学和Wright实验室对红外CCD相机进行了机载试验,利用20幅低分辨率的红外图像,取得了分辨率提高近5倍的实验结

5、果。香港R.F.Chars等研究了超分辨率图像恢复的有效预处理共扼梯度迭代算法[7]。以色列耶鲁撒冷大学M.Elad等[8]对存在任意运动的图像序列,以及动态的和彩色的多媒体等的超分辨率恢复进行了研究。以色列的EROS-A卫星利用“过采样”技术使影像的分辨率提高一倍以上。印度S.Chaudhuri等研究了迭代的超分辨率图像恢复方法[9]。韩国Pohang理工大学在各向异性扩散用于超分辨率[10]方面进行了研究。国内近几年在频谱外推、混叠效应的消除、无损检测、成像探测元的阵列改进以及一些超分辨率方法的改进方面做

6、过类似研究,但研究水平无论从深度和广度上都较国外存在一定的差距[11]。　　2　超分辨率图像处理方法　　图像超分辨率处理技术通常可以分为两大类:单帧图像重建(静态图像插值)方法和多帧图像处理(序列图像重建)方法。单帧图像处理也称为图像放大,是指利用一帧探测器采集到的低分辨率图像的信息,通过重建算法提高图像分辨率的方法。为了增加利用图像的信息,人们逐渐将研究热点转向多帧图像处理。多帧图像处理充分利用了不同帧图像之间的互补信息,其超分辨率复原能力好于利用单帧图像处理。其主要方法大致可以分为两类:频域法和空域法。早

7、期的超分辨率图像处理方法研究都集中在频域,后来转向空域超分辨率图像处理复原方法的研究。频域法不能利用图像的先验知识,而空域方法则能够充分利用图像先验知识。频域方法的基本流程如图1(a)所示。其中图像配准和运动模型估计的精度越高,图像重建的效果就越好。当考虑到普遍的运动类型以及退化模型时,频率域方法仅能进行整体运动估计,很难将采样空间中变化的运动模型局部等价到其Fourior变换域上。因而产生了空域处理方法,具体流程如图1(b)所示。显然,空间域方法进行超分辨率重建时,将复杂的运动模型与相应的插值或迭代及滤波重

8、采样放在一起处理,这样更符合图像退化的复杂过程。超分辨率图像处理方法很多,下面对一些目前正在研究和经常使用的方法进行重点研究。　　2.1　单帧超分辨率图像处理　　单帧超分辨率技术利用空间有界和频带限制之间的不相容性来重建特定图像中衍射极限以外的频谱。Wang等[12]提出了有向滤波器,保护有向多项式表示的有向图像特征。Ayazifar[13]提出了边缘保持的插值技术,该技术不仅能沿线性边缘插值,也能