基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建

• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 角点检测 超分辨率 图像重建 SUSAN角点检测算法 自适应插值
• 年，卷（期）: 2009,（29）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 164-167
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.29.049

摘要

在基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建过程中,角点检测和插值是两个关键的技术.首先在SUSAN角点检测算法的基础上提出了改进算法,改进后的算法根据图块对比度的不同,在确定位于不同图块中的像素的USAN面积时采用了可变灰度阈值,可变灰度阈值的采用,使得检测出的角点分布更加均匀,而角点分布均匀则使得图像配准更加精确,有利于后期的重建工作.其次,提出了一种适合于超分辨率图像重建的插值算法:基于圆区域的自适应插值算法.该算法可以根据待插值点周围的灰度特征自适应决定插值策略,将线性插值、最邻近插值和中值插值法有机地结合在一起.大量的仿真实验证明了提出算法具有运算量小、图像重建后的效果出重,易于实现.