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基于频域配准的超分辨率图像重建技术2
基于频域配准的超分辨率图像重建技术 多帧超分辨率 超分辨率重建算法基本流程 频域配准(旋转估计) 对f2(x)做傅利叶变换 频域配准(旋转估计) f2(x)作傅利叶变换后的幅度 频域配准 (位移估计) 图像空域内位移对应于频域内相移 利用图像配准阶段获得的运动参数计算出低分辨率图像每个像素点在高分辨率网格上的位置关系 插值重建 可以采用双三次插值，计算复杂度较低，效果较好。 以下问题待研究解决 离散Fourier变换中对图像周期性的假设会导致图像边缘出现明显的跃迁现象。 频域内估计旋转角度采用相关运算求最大值进行估计的方法计算量很大。 低分辨率图像由于采样率较低，根据奈奎斯特采样定理，图像存在频谱混叠现象 ，一般的频域配准算法得到的运动估计参数会有一定误差，直接影响后期插值重建的效果。 重建得到的超分辨率图像通常包含噪声和模糊现象，需要进行图像复原处理。 * * 超分辨率思想 多帧图像超分辨率(频域配准) 问题简单化：利用同一场景的两帧图像来重建一帧高分辨率 图像。 要求：第二帧图像相对于第一帧(设定为参考帧)只允许有平行于图像平面的运动，包括旋转Φ，水平位移Δx1和垂直位移Δx2 。 假设第一帧图像 f1(x)，经过平面运动得到第二帧 f2(x) 可见|F2(u)|是|F1(u)|通过旋转得到的，与Δx无关，因此可以通过幅度谱来估计旋转角度Φ。补偿旋转角度后，通过计算F1(u)和F2(u)相位差可以得到Δx。 位移参数Δx可以通过计算相位差∠(F2(u)/F1(u))得到
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