图像插值超分辨率重建算法研究

本文主要是对含噪图像和模糊图像进行超分辨率重建。针对含噪图像的超分辨率重建算法,分析了常见图像的去噪算法和混合噪声的去除算法,重点研究了基于维纳滤波和非局部均值分解的图像超分辨率重建算法。首先对输入的含噪图像,进行椒盐噪声点的判断,如果是椒盐噪声点则用中值滤波进行去除,然后对图像进行维纳滤波或非局部均值滤波处理,获得图像的基本层。将去除椒盐噪声后的图像减去基本层即为图像的细节层。图像的基本层主要包括图像的轮廓信息,而细节层包含纹理信息和噪声,因此对细节层进行滤波,然后再分别对基本层和滤波后的细节层进行基于边缘保持的插值放大,最后将两者线性融合,获得最终的高分辨率图像。