王 春，王永飞

（1.皖南医学院，安徽 芜湖 241002；2.铜陵职业技术学院，安徽 铜陵 244061）

图像分辨率是图像最根本特征信息之一，直接反映图像细节。医学图像来源有X线成像、磁共振(magnetic resonance MR)成像、电子计算机断层扫描(computer tomography CT)成像和正电子发射断层扫描成像(positron emission tomography PET)等，由于受到采集设备及其它因素限制，获取医学高分辨率图像受限，而医学高分辨率图像在临床诊断上极其重要，提高医学图像分辨率势在必行[1]。

图像主要信息特征有：像素信息、颜色信息（灰度信息）、结构信息和纹理信息。插值算法是直接针对图像像素信息处理的算法，插值法是最早提出应用于提高图像分辨率的算法，该算法根据最近像素匹配原则获取待插值点的灰度值并填充，主要有最近邻插值(nearest interpolation)、双线性插值(bilinear interpolation)和双三次插值(bicubic interpolation)算法三种插值算法。该种法主要缺点是利用有效信息不够和边缘处理欠缺；文献[2]提出了基于改进迭代反投影算法（iterative back projection,IBP）的遥感影像超分辨率重建，在迭代反投影算法中引入了限制对比度直方图均衡化；文献[3]将牛顿插值算法与凸集投影法 (projection onto convex sets,POCS)相结合；文献[4]将最大后验概率法(maximum A posteriori,MAP)应用于调制分类器设计；文献[5]将最大后验概率法(maximum A posteriori,MAP)应用于语音增强。但IBP算法和POCS算法重建后图像不唯一，MAP算法重建后图像边缘和图像细节信息不足。该文基于插值法，引入图像局部色彩方差和全变分模型（Total Variation，TV），对插值算法进行改进与优化，在提高医学图像分辨率的同时突出医学图像诊断所需的细节信息。实验表明该文算法有很好地实际应用前景。……