传统的图像质量评价方法很多，但是并非针对超分辨率复原算法的特定评价指标。一种超分辨率复原算法复原性能的好坏，至今没有一个统一的评价标准，这使得超分辨率复原算法的发展受到很大限制。针对传统的超分辨率复原评价体系只关注图像某一方面统计特性的问题，提出一种基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法。该评价方法结合了空间域的灰度均值、对比度以及频域自相关，能够同时评价超分辨率复原结果在空间域的复原效果和对频率域信息的复原精度。实验结果表明: SSIM_NCCDFT可以准确反映图像退化的程度。相对于PSNR，SSIM_NCCDFT的优势是其同时反映了频域和空域复原的精度，评价更加全面。本文提出的基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法同时考虑了超分辨率复原中频率域和空间域的复原性能，评价结果较为全面，能够有效地评价复原图像中的噪声和模糊等现象，对超分辨率复原方法的评价具有一定的指导意义。

超分辨率图像复原技术在不改变硬件的条件下可提高成像系统获取图像的分辨率.研究了图像退化机理,建立了精确的图像退化过程模型,提出一种改进的混合MAP-POCS复原算法,将POCS的凸集约束条件加入到MAP估计过程中.运用峰值信噪比(PSNR)等评价手段对复原图像进行质量评价.仿真结果表明,改进的混合复原算法能够有效地保证复原求解的收敛性并保持复原图像的边缘细节,提升了超分辨率的复原效果.

介绍了超分辨率复原方法的概念和理论基础，重点总结了一些常用的超分辨率复原理论的国内外研究现状，并对它们的理论依据、优缺点和适用范围进行了详尽分析，对超分辨率复原理论的应用领域进行了介绍。超分辨率复原方法分为频域法和空域法。频域复原法原理简单清楚，计算方便，但是所建立的运动模型都是平移模型，不具有一般性，同时难以利用正则化约束，这就导致难以使用图像的先验信息来帮助进行超分辨率复原。空域复原法可以很方便地建立复杂的运动模型，同时考虑了几乎所有的图像降质因素，例如噪声、降采样、由非零孔径时间造成的模糊、光学系统降质和运动模糊等，还可以加入更完善的先验知识，相比于频域复原法，空域超分辨率复原模型更符合实际的图像退化过程，是目前应用最广泛的一类超分辨率复原方法。

介绍了超分辨率复原方法的概念和理论基础; 重点总结了常用的超分辨率复原方法, 并对相关的理论依据、优缺点和适用范围进行了详尽分析; 对超分辨率复原方法的未来发展进行了展望。超分辨率复原方法分为频域法和空域法。频域复原法原理简单清楚, 计算方便, 但是所建立的运动模型都是平移模型, 不具有一般性, 同时难以利用正则化约束, 因而导致难以使用图像的先验信息进行超分辨率复原。空域复原法可以很方便地建立复杂的运动模型, 同时考虑了几乎所有的图像降质因素, 例如噪声、降采样、由非零孔径时间造成的模糊、光学系统降质和运动模糊等, 还可以加入更完善的先验知识, 相比于频域复原法, 空域超分辨率复原模型更符合实际的图像退化过程, 是目前应用最广泛的一类超分辨率复原方法。

针对航空涡轮发动机叶尖间隙测量难度大、精确度不高的问题，提出利用影像测量技术对装配过程中的叶尖间隙进行高精度测量，采用自定义标定、改进的边缘检测和Hough变换、图像超分辨率复原技术，通过运动控制机构、工业CCD摄像机、计算机视觉库，设计了独特的图像测量体系，实现了叶尖间隙的高精度非接触测量。实验结果表明，测量精度达到了15 μm，与其他叶尖间隙测量以及影像测量系统相比，该方法不仅精确度有所提高，而且移植性好、成本低。