基于运动估计与中值滤波的序列图像超分辨率重建算法

"序列图像超分辨率重建" 在计算机视觉和图像处理领域，超分辨率重建是一种关键技术，旨在提升图像的分辨率，使细节更加清晰。对于序列图像，即多帧连续的低分辨率图像，通过超分辨率重建可以合并这些图像的信息，生成更高清晰度的单帧图像。本文提出了一种结合运动估计与图像重叠取中值的简单有效算法，特别适用于序列图像的超分辨率处理。 该算法首先利用预滤波梯度法进行运动估计。预滤波是为了减少噪声对运动估计的影响，梯度法则通过对图像边缘的检测来确定像素间的相对移动，从而估算出序列图像之间的运动信息。这种运动估计对于后续的图像融合至关重要，因为它能够准确地定位并补偿相邻帧之间的像素位移。 接着，算法采用中值滤波策略处理图像重叠区域。中值滤波是一种非线性滤波方法，对椒盐噪声等局部异常值有很好的抑制效果。在序列图像中，通过比较同一位置的不同帧图像，选取中间值作为该位置的高分辨率像素值，这种方法能够有效地融合信息，同时减少噪声。 实验结果表明，该算法在保持较低计算复杂度的同时，能够产生较为清晰的重建图像。此外，它还具有优秀的噪声抑制能力，这对于在低信噪比环境下工作的红外系统尤其重要。红外成像通常受到硬件限制，如像元尺寸精度和散粒噪声，导致获取的图像分辨率较低。通过应用这种超分辨率重建技术，可以从多帧低分辨率图像中提取更多的细节，提高图像质量，有利于后续的分析和研究。 该研究由国家自然科学基金委员会与中国节能投资公司的联合研究资金以及陕西省自然科学研究资助项目支持。论文的作者是来自西安电子科技大学技术物理学院的研究团队，他们的工作为序列图像的超分辨率重建提供了新的思路和方法，对于提高红外系统和其他类似成像系统的图像质量和分析能力具有实际意义。 关键词涉及的领域包括超分辨率技术、预滤波梯度法在运动估计中的应用、中值滤波在图像处理中的噪声抑制作用，以及这些技术在序列图像超分辨率重建中的综合运用。此算法的创新性和实用性为相关领域的研究者提供了有价值的参考。