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大眾化的車(chē)載為確保實(shí)時(shí)、高速的圖像顯示及圖像存儲(chǔ)，其捕獲的圖像通常會(huì)呈現(xiàn)出較低的分辨率，嚴(yán)重影響了突發(fā)狀況時(shí)有效圖像信息的獲取。針對(duì)該低分辨率的城市街景圖像采用了一種基于透視變換、高頻補(bǔ)償?shù)淖韵嗨菩詧D像重建方法。該算法在仿射變換的基礎(chǔ)上增加了透視變換來(lái)進(jìn)行圖像塊的匹配，并對(duì)每一個(gè)匹配的圖像塊進(jìn)行高頻補(bǔ)償以恢復(fù)構(gòu)建圖像金字塔時(shí)丟失的高頻信息，通過(guò)多尺度非局部方法搜索圖像金字塔，合成匹配圖像塊得到最終的高分辨率圖像。采用該算法對(duì)采集到的大量低分辨率城市街景圖像進(jìn)行重建，并與ScSR、Upscaling、SCN這三種典型的算法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在幾種盲評(píng)價(jià)指標(biāo)上較其他算法好，在提高圖像分辨率的同時(shí)能保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。
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