图像插值中反问题数值算法的应用

本文主要探讨了图像插值算法中的反问题的数值算法，图像产值是一种图像处理方法 ,它可以为数码图像增加或减少象素的数目。图像插值算法较多，反问题的数值算法是一种较为有效的方法。本文研究反问题所需的基本数学工具，求解反问题的正则化方法，正则化参数的选取方法，探索反问题的算法在图像插值问题中的应用。尝试使用该算法与其他算法进行比较解决图像插值问题，典型的图像插值应用定义为以用输入的低分辨率图像生成高分辨率图像。为此，我们首先分别构造高分辨率图像、低分辨率图像和加性噪声的向量，用这些向量对图像插值问题进行了数字化描述。其次，针对图像插值问题，提出了反问题的逐次逼近法解决该图像插值问题的解决方法。经过多次迭代后，即可获得高质量的高分辨率图像。第三，使用已知从高分辨率图像生成的12幅低分辨率测试图像进行不同方法的性能评价后，实验结果表明，本文提出的反问题插值方法比传统方法具有更好的性能。