一篇关于图像处理的论文 图像超分辨率重建是指由一序列低分辨率形变图像来估计一幅(或序列)较高分辨率的非形变图像，同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊。此类技术在遥感、医学图像和高清晰度电视等多个领域具有广阔的应用前景和十分重要的理论研究意义。

基于杂乱的块哈达玛集合的压缩成像超分辨率研究，孙镱诚，隋修宝，近些年在压缩感知邻域取得进展表面鲁棒地重建超分辨率图像是可能的。然而，简单有效的随机光学的感知结构设计仍然面临巨大挑战。

光学图像的图像超分辨率重建研究

近年来, 随着各种新型荧光探针的出现和成像方法的改进, 远场光学成像的分辨率已经突破了衍射极限的限制。基于结构光照明的荧光显微技术凭借成像速度快、光毒性弱等优点, 已成为目前主流的超分辨成像技术之一。实现结构光照明超分辨显微成像的关键在于照明光场的精准调控和后期的超分辨图像重建算法, 否则将会在重建的超分辨图像中产生不可预估的伪影, 混淆对观测结构真实形态的判断。详细对比了几种典型的结构光照明显微超分辨重建算法, 证明基于图像重组变换的结构光照明超分辨图像重建算法可以有效解决极低结构光场调制度下