【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像重建方法，尤其涉及，属于数字图像增强
技术介绍
随着数字图像技术的快速发展，人们对高分辨率的数字图像有着越来越高的要求。图像的分辨率越高，图像细节就越清晰，越能提供丰富的信息。近年来，超分辨率重建技术已成为图像处理领域的一个研究热点，该技术利用多幅低分辨率图像之间的相对运动信息，对每幅低分辨率图像中的有用信息进行抽取，融合为一幅或多幅高分辨率的图像，同时去除图像中的噪声及光学元件所产生的模糊效应。由于超分辨率重建技术是利用多幅低分辨率图像进行处理，提取不同图像的附加空域，时域信息，使得重建得到的高分辨率图像的视觉效果优于任意一幅低分辨率图像。超分辨率技术广泛应用在医学影像，视频监控，遥感影像，军事信息获取等领域，具有广阔的应用前景。例如在CT和核磁共振(MRI)等医学影像中，可以获取更加清晰的成像，从而帮助医生作出更加准确的诊断；在日常的安防监控中，高分辨率图像能够更有效的对异常行为作出检测；在航空航天遥感图像信息获取方面， 超分辨率重建技术对于国家安全等领域的应用意义更加重大。超分辨率重建技术于20世纪60年代由Harris和G...
【技术保护点】
、对于灰度矩阵ＡＥ中的各元素ＡＥ（ｘ，ｙ），根据一预先设定的阈值分别进行如下处理，得到本次迭代的边缘保持算子ＡＥＮ：若ＡＥ（ｘ，ｙ）大于所述阈值，则将该元素缩小Ｎ倍；若ＡＥ（ｘ，ｙ）小于所述阈值，则将该元素放大Ｎ倍。蚀得到相应的灰度矩阵ＡＥｄ和灰度矩阵ＡＥｅ；若是首次迭代，则采用对低分辨率图像插值的方法获得模拟高分辨率图像；Ｓ２、用膨胀操作后的灰度矩阵ＡＥｄ减去腐蚀操作后的灰度矩阵ＡＥｅ并对其归一化，得到一个能够体现图像不同形态成分的灰度矩阵ＡＥ；Ｓ３高分辨率重建图像；ｙ为序列低分辨率图像，ｚ为用于退化的模拟高分辨率图像，Ｈ为降质模型矩阵，α为正则化参数，Ｑ为正则化算子，Ａ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨欣，唐庭阁，费树岷，郭爱群，周大可，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84
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