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大眾化的車載為確保實時、高速的圖像顯示及圖像存儲，其捕獲的圖像通常會呈現出較低的分辨率，嚴重影響了突發狀況時有效圖像信息的獲取。針對該低分辨率的城市街景圖像采用了一種基于透視變換、高頻補償的自相似性圖像重建方法。該算法在仿射變換的基礎上增加了透視變換來進行圖像塊的匹配，并對每一個匹配的圖像塊進行高頻補償以恢復構建圖像金字塔時丟失的高頻信息，通過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。采用該算法對采集到的大量低分辨率城市街景圖像進行重建，并與ScSR、Upscaling、SCN這三種典型的算法進行對比，實驗結果表明該算法在幾種盲評價指標上較其他算法好，在提高圖像分辨率的同時能保持圖像的邊緣和細節信息。
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