题目：图像超分辨率处理关键技术研究

超分辨率处理技术是利用多幅关于同一场景的有亚像素位移的降质图像来重建一幅高分辨率高质量图像的技术，是一种既经济又易实现的图像分辨率提高方法。本文将超分辨率处理过程分为图像配准、超分辨率融合以及图像复原三个阶段，并分别对每个阶段进行了深入的分析和研究。在对频域解混叠图像配准算法和空域泰勒级数展开算法进行深入研究的基础上，提出了基于边缘检测和空域算法的图像配准方案，使得配准精度提高显著。同时，针对非均匀采样的信息融合，研究了NC(Normalized Convolution)信号分析方法，并对自适应NC超分辨率融合算法进行了深入的研究，该算法使用了确信度函数和自适应适用度函数，不仅可以对配准误差和噪声鲁棒，还可以充分保留图像的边缘信息和细节特征。此外，本文还研究了一种空域的自适应正则化核回归图像复原算法，该算法所使用的自适应正则化算子（核函数）既可以平滑掉平坦区域的噪声，还可以有效地保持图像边缘不被平滑。为了解决低分辨率图像序列的获取问题，本文分别研究了基于微扫描和分光棱镜的超分辨率成像技术。针对微扫描技术，分析其理论基础和成像方案，同时研究并仿真了一种基于微扫描技术的反演解析算法；针对基于分光棱镜的超分辨率成像技术，设计并搭建了一套基于该技术的成像实验系统，通过获取的两幅低分辨率图像处理得到了一幅高分辨率图像。此外，还探讨了基于全局运动关系的视频图像超分辨率处理技术。最后，介绍常用的图像质量评价方法，对其进行了比较和分析，并用这些方法通过仿真实验验证了图像超分辨率处理技术可有效提高图像质量。