多帧图像超分辨率重建

多帧图像超分辨率重建是一种通过利用多个低分辨率图像来生成高分辨率图像的技术。其原理是通过选择一幅低分辨率图像作为参考图像帧，并对其进行插值，使其放大到与所求高分辨率图像具有相同大小，作为初始估计。然后，将其他低分辨率图像与初始估计进行配准，获得相应的位移矢量。最后，根据超分辨率重建算法进行图像重建。这个过程可以采用基于单帧图像的插值算法，也可以采用基于多帧图像的融合算法。\[3\]

图像超分辨率重建的方法可以分为两类：基于插值的方法和基于学习的方法。基于插值的方法主要是通过对低分辨率图像进行插值来得到高分辨率图像，常见的插值算法包括双线性插值、双三次插值等。而基于学习的方法则是通过训练一个模型来学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，然后利用这个模型对新的低分辨率图像进行重建，常见的学习方法包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。这些方法在提高图像清晰度的同时，还能够保持图像的细节和纹理信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图像超分辨率重建](https://blog.csdn.net/weixin_53216963/article/details/115426437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [超分辨率重建——（一）何为超分和分类](https://blog.csdn.net/victor_fa/article/details/117905742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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