赵浩光，曲涵石，王 鑫，尚 洋，刘立刚，韩松伟，孟 森，王 平

（1.国防科技大学 空天科学学院，湖南 长沙410073；2.中国航空工业集团公司 沈阳飞机设计研究所，辽宁 沈阳110035；3.西安电子科技大 学计算机科学与技术学院，西安710071；4.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 航空光学成像与测量重点实验室，吉林 长春130033；5.图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙410073；6.上海乂义实业有限公司，上海20114）

1 引 言

超分辨成像技术是指对同一场景多次曝光采样，获取存在亚像素偏差的低分辨率图像序列，然后利用图像超分辨重建技术将一幅或多幅低分辨率图像合成高分辨率图像的技术［1-2］。

传统图像超分辨重建技术主要应用于航天领域的遥感成像技术，其实现方法为：针对同一场景使用多个相机同步进行采样或者使用一个相机在不同位置进行采样，以此获取低分辨率图像序列，然后利用空域插值法得到高分辨率图像，最后使用传统图像处理手段去除图像噪声和模糊。这种超分辨重建技术存在定位精度差、实时性较差、配套设备体积大的问题，很难应用于航空侦察领域。

自二十世纪九十年代起，基于微扫描的超分辨重建技术开始受到西方国家重视。现阶段，美国、法国等西方国家已经在航空光电侦察领域广泛使用此项技术［3］，而我国在这个方向尚处于起步阶段［10］。

近些年，随着深度学习技术的广泛使用，图像超分辨技术得到了飞速发展，其基本思想是通过计算机多层次深入学习获得先验知识，利用不同图像在高频细节的相似性，结合深度学习算法构建高分辨率图像和低分辨率图像之间的关系模型。……