基于视觉传达的多帧图像高分辨率重建仿真

李 博

(中国医科大学，辽宁 沈阳 110000)

1 引言

图像处理技术不断发展，视觉传达技术和高分辨率重建技术在图像处理中的应用日益广泛。与此同时，人们对视频图像的分辨率要求也日益提升。但由拍摄环境、经济成本等因素影响，重构图像分辨率较低，无法满足医疗放射学、航天飞行、遥感测绘等应用领域的实际需要[1]。基于视觉传达技术的多帧图像高分辨率重建方法采用结合稀疏表示算法和深度学习算法满足上述领域的高分辨率图像，无需改变当前应用的硬件系统，在重建质量上具有非常大的优势，所以近年来，国防、医学、智能交通、公共安全领域都获得了广泛的应用[2]。

三次样条插值法是常用的一种方法[3]，通常情况下是以单帧图像进行空间像素点扩展，在重建过程中难以避免边缘模糊，导致重建效果不好。文献[4]方法在重建过程中，对于某些帧像素点匹配时误差较大，致使最终重建后的图像细节不够丰富清晰。为此，本文提出基于视觉传达的多帧图像高分辨重建方法。相对于以上两种方法，本文方法重建后的图像质量较好，可以保留更多的图像细节。

2 相关理论

2.1 ScSR算法及局限性分析

(1)

(2)

多帧高分辨图像重构时，基于稀疏表示的高分辨率重建方法是选出梯度相对较大的数值用于后续候选字典原子的构建[8]。

然而，相对图像的纹理信息极为复杂，使梯度的边缘构造大于纹理值的变化。假如候选字典原子是通过梯度特征来选取，那么建立的字典边缘构造将会偏重，致使重构后的高分辨率图像纹理结构极为平滑，影响高分辨图像重建质量。……