黄巧洁（广东农工商职业技术学院，广东广州 510507）

超分辨率图像恢复算法综述*

黄巧洁
（广东农工商职业技术学院，广东广州 510507）

图像超分辨率是指从一序列低分辨率观测图像中恢复高分辨率图像，广泛用于视频监控、模式识别、军事侦察、遥感检测和医学诊断等领域，已成为图像处理领域最为活跃的研究方向之一。介绍了超分辨率图像恢复的经典算法，对比分析了各方法的优缺点，提出了超分辨率图像恢复的研究方向与展望，为其进一步发展提供了一定的理论基础。

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图像超分辨率（Super-resolution： SR）技术是一种提高图像空间分辨率的“软处理”方法，在不改变现有硬件设备条件的基础上通过信号处理方法获取更高分辨率、更高清晰度的图像，由一系列低分辨率（Low-resolution： LR）、低质量图像序列恢复出高分辨率（High-resolution： HR）、高质量图像的处理过程。图像超分辨率是通过对HR图像一系列降质处理（相当于低通滤波器）后得到的观测图像进行反求原HR图像的过程，属于图像逆问题，也属于数学病态问题。

自Harris和Goodman提出SR重建概念以来，该技术就受到广泛关注，主要经历了静态图像、单视频和多视频SR重建三个阶段，主要算法有基于频域插值的方法、非均匀采样内插法、迭代反投影法、凸集投影法、正则化重建法、最大后验概率/凸集投影混合法和基于学习的方法。SR图像恢复应用广泛，已成为图像处理领域最为活跃的研究方向之一。通过SR图像恢复能有效提高现有监控设备的分辨率水平和监控能力，对推进智能视频监控的发展［1］，对“数字城市”、“平安城市”建设等，都具有重要意义。……