摘要：单幅图像放大是一个病态问题。本文利用图像局部结构的自相似性和可传递性，结合非下采样Contourlet变换（NSCT）的优点，提出一种基于自类推的NSCT域单幅图像超分辨率重建方法。首先采用NSCT对源图像和退化图像进行多尺度、多方向分解，得到用于学习的低通子带对和各带通方向子带对，再利用图像自类推技术生成高分辨率的低通子带和各带通方向子带，最后进行NSCT重构得到超分辨率重建的图像。实验结果表明，该方法可以独立进行，摆脱一般方法对训练集合的依赖，并且较一般的图像类推算法速度大为加快，能产生更为合理的细节，视觉边缘更清晰，图像更逼真。

关键词：图像处理 超分辨率 非下采样contourlet变换 图像类推 

单位：河海大学计算机与信息学院 常州213022