王云江

(杨凌职业技术学院 信息工程分院， 陕西 杨凌 712100)

0 引言

随着人们生活水平的不断提高，人们拍照的频率不断提升，同时由于智能手机、多媒体技术、图像处理技术的不断融合，每天会产生大量的图像，图像在视频监控、医学诊疗等领域得到了广泛、成功的应用[1-3]。在图像的实际应用中，由于成像设备自身条件的限制，以及外界环境的影响，得到图像有时不太理想，如清晰度不够，边缘不连续，分辨率低等，这样会影响图像的实际应用价值。图像重建可以从低分辨的图像得到高分辨率的图像，因此成为当前研究的热点[4-6]。

针对图像重建问题，国内外学者进行了大量、深入研究，尤其是一些发达国家，图像重建研究的历史长，图像重建技术相当的成熟，而国内对图像重建的研究历史比较短，但是由于近年来投入的人才、财力比较大，图像重建发展速度快，也出现许多效果良好的图像重建方法[7-9]。当前图像重建技术可以划分为两类，一类是基于硬件的图像重建技术，该类技术图像重建质量好，并且图像重建速度快，但是图像重建的成本相当高，无法大面积推广，而基于软件的图像重建技术由于成本低，成为当前主要的图像重建研究方向[10]。如基于双线性插值的图像重建方法，基于超分辨率的图像重建方法，神经网络的图像重建方法，基于马尔科夫随机场模型的图像重建方法，基于邻域嵌入方法的图像重建方法等[11-13]，但是这些方法在实际中，都存在各自的缺陷和不足，如无法获得高精度的重建结果，存在图像重建错误大，时间长等不足，图像重建有待进一步研究[14-15]。……