热红外图像是对物体热辐射所成的像,与可见光不同的是,红外图像是不依赖于外部光线的主动成像,具有对温度灵敏度高,全天候工作,探测能力强,作用距离远等优点。高空间分辨率的热红外图像能够提供目标场景更多的细节信息,在计算机视觉,医学,遥感等诸多领域有着广泛的应用需求。但红外图像往往空间分辨率偏低,图像缺乏条理感;同时易受外界的随机干扰,热红外图像往往伴随着各种噪声。要提高热红外图像的空间分辨率,通过硬件的方式代价昂贵,同时受到制造工艺水平的制约。于是通过软件的方式来提高图像空间分辨率的超分辨重建技术是当下的主要研究方向。超分辨率重建技术是通过针对同一地物目标摄取的序列图像之间的微小差异信息来实现原图像的重建。相比于单帧图像来说,序列图像之间存在着信息的冗余,同时也包含着互相补充的信息,再加上针对成像目标的部分已知参数,我们可以利用上述信息来实现图像的超分辨重建,通过序列低分辨率图像重建出高空间分辨率的图像。本文对机载航拍获取的热红外图像进行超分辨重建处理,经过实验证明,本文提出的结合了相位相关的位移估计算法和迭代反投影法的超分辨重建算法能有效提高航拍获取的热红外图像的空间分辨率。本文的主要技术路线和创新点如下所示:(1):根据处理域的不同,对常见的超分辨重建算法做了介绍和对比。相比与频域的算法,空间域的重建算法能获得更好的重建效果。本文通过分析各算法优劣后选用迭代反投影法来对航拍获取的热红外图像实现重建。同时通过迭代反投影算法来对实验仿真得到的具有亚像素位移的序列热红外图像来进行重建,重建结果表明,迭代反投影算法能有效提高热红外图像的空间分辨率,对序列热红外图像具有适用性。(2)传统的迭代反投影法常与红外微扫描技术结合在一起,通过红外微扫描技术获取固定像素位移值的序列图像,然后运用迭代反投影法对序列图像进行超分辨率重建。而航拍过程中热像仪拍摄获取的热红外序列图像之间的位移值是非固定的,原有的迭代反投影法就不能有效的对航拍获取的热红外图像进行重建。针对上述问题,我们引入了图像配准算法,将序列图像之间的位移信息引入到重建过程中。本文处理的热红外图像,摄取时帧频较高,图像之间的位移为亚像素级别,对图像配准算法要求较高,经过调研比对常见的配准算法后,选用相位相关的图像配准算法来计算序列图像之间的位移值,得到序列图像之间的位移信息。(3)将通过相位相关的位移估计算法获取的位移量与传统的迭代反投影法相结合来实现对序列热红外图像的超分辨率重建,这样改进后的迭代反投影法就实现对机载热像仪航拍获取的热红外图像的超分辨重建。(4)对重建前后的图像进行了定量化的分析比较,引入MTF和PSNR对重建后的图像进行定量化的分析,验证了本文提出算法的有效性。