图像超分辨率重建技术的研究背景意义及应用

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1、图像超分辨率重建技术的研究背景意义及应用1研究背景及研究意义2图像超分辨率重建的应用1研究背景及研究意义伴随着计算机技术、信息处理技术和视觉通信技术的高速发展，人类进入了一个全新的信息化时代。人们所能能够获取的知识量呈爆炸式的增长，因此迫切的要求信息处理技术不断的完善和发展，以便能够为人们提供更加方便、快捷和多样化的服务。数字图像及其相关处理技术是信息处理技术的重要内容之一，在很多领域得到了越来越广泛的应用。对于数字图像在一些情况下一般要求是高分辨图像，如：医学图像要求能够显示出那些人眼不能辨别出的细微病灶；卫星地

2、面要求卫星图像至少能够辨别出人的脸相甚至是证件；有些检测识别控制装置需要足够高分辨率的图像才能保证测量和控制的精度。因此提高图像分辨率是图像获取领域里追求的一个目标。1970年以来，CCD和CMOS图像传感器广泛的被用来获取数字图像，在很多的应用场合，需要获取高分辨图像，提高图像分辨率最直接的方法是提高成像装置的分辨力，但是受传感器阵列排列密度的限制，提高传感器的空间分辨率越来越难，通常采用的方法是减少单位像素的尺寸（即增加单位面积内的像素数量），对于数字摄机，比如CCD，就是减少其传感单元的尺寸从而提高传感器的阵

3、列密度，使其能够分辨出更多场景细节。但是这样将导致数字摄像机的价格大幅度提高。技术工艺的制约也限制了图像分辨率的进一步提高。事实上随着像素尺寸的减少，每个像素接收到的光照强度也随之降低，传感器自身的噪声将严重影响图像的质量，造成拍摄的影像信噪比不高，因此，像素尺寸不可能无限制的降低，而是有下限的，当CCD传感器阵列密度增加到一定程度时，图像的分辨率不但不会提高反而会下降，这是因为当CCD阵列密度增加到一定的程度即传感单元变得相当小时，将使产生的图像光电信号变得非常微弱而被传感单元的噪声严重污染甚至淹没从而导致图像退

4、化。其他使图像降质退化的因素还有将场景物体的运动模糊、系统的点扩散函数模糊、采样量化模糊以及电路噪声等。所有这些制约图像分辨率提高的因素或者是物理客观的或者是随机存在的，很多都不是现有的技术所能够控制的。因此通过改善成像装置硬件的分辨力来提高图像的分辨能力是有限的也是不切实际的。因此，需要一种有效的方法来克服图像传感器的这些限制[1][2]。解决这一问题的一个实用而有效的方法就是图像的超分辨率重构技术，其不需要昂贵的图像获取设备，只需要通过计算机软件的处理就能获得更高分辨率的图像。因此，用该方法来提高图像分辨

5、率所需要的代价很低。2图像超分辨率重建的应用由于超分辨率重建技术在一定条件下，可以克服图像系统内在分辨率的限制，提高被处理图像的分辨率，因而超辨率技术的应用正在快速的增长，在视频、遥感、医学和安全监控等领域具都有十分重要的应用。例如：(1)在数字电视(DTV)向高清晰度电视(HDTV)过度阶段，仅有部分电视节目会以HDTV的形式播出，不少节目采用的是DTV的形式。因此，可以利用超分辨率重建技术将DTV信号转化为与HDTV接收机相匹配的信号，提高电视节目的兼容性。(2)在采集军事与气象遥感图像时，由于受到成像条件与成

6、像系统分辨率的限制，不可能获得清晰度很高的图像,而通过利用超分辨率重建技术，在不改变卫星图像探测系统的前提下，可实现高于系统分辨率的图像观测。在公共安全领域，超分辨图像重建技术也有着很广阔的应用，超分辨率图像重建技术可以利用普通监视录像资料，重建出高清晰的目标图像，从而有利于相关人员的辨识。(3)在医学成像系统中（如CT、MRI和超声波仪器等），可以用超分辨率重建技术来提高图像质量，对病变目标进行仔细地检测，在医学检测中往往需要通过层析成像技术识别并确定出病体的精确位置及详细情况：如阴影的边缘、病体占位的大小及位置

7、等。由于硬件设备及现有的成像技术的限制，我们还不能够获取满足更高要求的高清晰图像。由于层析成像技术的特殊机理，超分辨率图像重建技术可以在该领域获得重要的应用。(4)在银行、证劵等部门的安全监控系统中，当有异常情况发生后，可对监控录像进行超分辨率重建，提高图像要害部分的分辨率，从而为事件的处理提供重要的线索。(5)可以将超分辨率重建技术用于图像压缩。平时存储或传输低分辨率的图像信息，当有不同需要时，再利用超分辨率重构技术获得不同分辨率的图像和视频。此外，超分辨率图像重建技术有可能使图像实现从检出水平(detectio

8、nlevel)向识别水平(recognitionlevel)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identificationlevel)的转化。超分辨率图像重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。(6)在资源与环境的卫星遥感应用领域中，地球资源卫星的发射是为了获取多光谱图像，通过对这些图像进行一系列的处理，可以获取不同的有用信息。例如：植被的分类及分布、区域