用于增强数据解析度的方法和设备

摘要

提供了一种用于增强多种数据（如图像数据）的解析度的算法。所增强的数据可以是用某种局部相异敏感度样式（如Bayer型彩色拼图、曝光度水平拼图或彩色和曝光度水平组合拼图）采样的数据。解析度增强算法使用一幅样本图像的高解析度与低解析度版本来“学”（即优化）一组从低解析度数据到高解析度数据的映射的参数。该映射可以由一个多项式模型构成。对多幅样本图像重复该学程序。而后可以用所学的映射来处理其它低解析度图像，以获得相应的较高解析度图像。所学的映射提供了优于常规插值技术的解析度增强。

主权项

1、一种用于得到增强的解析度数据的方法，其特征在于包含：接收利用按某种局部相异测量样式排列的多个敏感度特征而产生的第一组数据；以及使用某个模型来处理该第一组数据，从而产生第二组数据，该模型具有用某种学习程序确定的第一个模型参数。