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图像超分辨率重建关键技术研究的中期报告
图像超分辨率重建是一种利用计算机算法提高图像分辨率的技术。在图像采集和传输过程中，由于设备及信号源的限制，常常导致图像分辨率低下。图像超分辨率重建技术便通过利用图像信号的冗余信息，从而提高图像的空间分辨率。目前，图像超分辨率重建技术的研究重点主要集中在以下方面：
1.重建算法的研究：目前常用的超分辨率重建算法主要包括插值算法、基于稀疏表示的重建算法、基于学习的重建算法等。其中，基于学习的重建算法在近年来得到广泛的发展，能够更准确地提高图像的分辨率。
2.图像采集过程中的先验信息提取：图像超分辨率重建需要利用图像中的冗余信息，因此需要在图像采集的过程中提取先验信息，以便更准确地进行重建。目前常用的先验信息包括同一场景的不同视角图像、同一场景下的低分辨率图像等。
3.图像核的估计：图像核是指在图像模糊的情况下，采集设备对高分辨率图像的重构函数。在超分辨率重建中需要估计图像核的参数，以便将低分辨率图像重建成高分辨率图像。常用的估计方法包括最小二乘法、L1范数最小化法、最大似然估计法等。
从目前的研究情况看，图像超分辨率重建技术在图像处理中具有重要作用，如医学影像、安防监控、航空航天等领域中的应用。未来，随着计算机硬件技术的不断提升以及深度学习等算法的发展，图像超分辨率重建技术还将得到进一步的推广和应用。