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毕业论文-图像超分辨算法的研究与实现——图像重构，共28页，10894字，附任务书、开题报告。
摘 要
超分辨率图像重构的目的在于复原截止频率之外的信息,以使图像获得更多的细节和信息。在传统的图像复原问题中,只有一帧输入图像。超分辨率图像重构的概念可以简单的理解为利用一组低分辨率的图像序列重构出一帧(或多帧)较高分辨率图像。对于一段场景变换不大的图像序列来说,这一组图像具有相似但不完全相同的信息,使重构成为可能。目前,超分辨率重构技术在遥感、军事、公共安全、计算机视觉、医学成像、多媒体电子消费,图像压缩等领域得到了广泛应用。正因为如此,超分辨率图像重构近年来已成为国际上图像复原领域最为活跃的研究课题,国内对超分辨率重构技术的研究起步较晚,但这一技术在近几年也逐渐成为一个新的研究热点。本文首先对超分辨率图像重构的发展历程和超分辨率图像重构的频域及空域的各种算法进行了介绍,并分析和比较了各种算法的优缺点。观测模型的建立和图像配准(运动估计)是超分辨率图像重构的关键环节。因此,本文接着建立了超分辨率图像成像的观测模型,对图像配准的原理、分类以及具体方法进行详细的介绍并在MATLAB6.1平台上对基于图像灰度的图像配准和傅立叶图像配准方法进行实验,比较分析两种方法的优缺点。图像超分辨率重建算法可以分为两大类，即频域算法和空间域算法。频域算法只能对全局位移的图像序列进行处理；空间域算法使用通用的观察模型，具有更好的适应性和重建效果，是目前的主要研究方向。空间域算法包括迭代反投影方法，最大后验概率方法(MAP)，凸集投影法(POCS)，混合MAP／POCS方法以及白适应滤波方法等。本文全面介绍了图像超分辨率重建的研究现状，针对参考帧重建，运动估计、利用运动估计信息共轭梯度法加权重建图像，重建图像的质量评价三个方面作了深入地究。
关键词 ：超分辨率； 图像配准； 图像插值；图像重构

目 录
摘 要 III
Abstract IV
第一章 概述 1
1.1 超分辨重建的主要概念 1
1.2图像超分辨重建技术的发展历史 1
1.3图像超分辨重建的应用领域 2
第二章 图像超分辨率问题模型和常用解法 3
2.1 问题描述与定义 3
2.1.1 分辨率 3
2.1.2图像的数字化 3
2.1.3 成像系统的数学描述与图像重建原理分析 4
2.1.4 图像降质 4
2.1.5 超分辨重建问题的定义 5
2.2 超分辨数字模型的建立 5
2.3 图像超分辨重建方法 5
2.3.1 频域方法 6
2.3.2空域方法 7
2.3.3其他方法 7
第三章 图像内插常用算法介绍 8
3.1 最近邻插值 8
3.2双线性插值 8
3.3双三次插值 10
3.4高阶插值 11
第四章 基于插值的超分辨重建 14
4.1 重建流程 14
4.2 Keren配准 16
参考文献 20
致 谢 21