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图1.1 典型的成像过程
由此可以看出，摄录设备所得到的找图像仅仅是现实世界中庞大信息量的一部分而已，作为一个不可改变的事实，现在普遍的研究目标就是如何去弥补在观测中流失的信息。最直接的方法，就是通过增加空间分辨率来减小像素大小（也就是增加单位面积内的像素数）用传感器制造技术。当像素大小减小，然而，可获取的光也减少了。它产生的散粒噪音眼中降低了图像质量。为了不遭受散粒噪声的影响减少像素大小，因此，像素尺寸缩小的限制是存在的，优化有限像素大小约为每0.35μm的CMOS程序要40μm2。当前图像感应技术几乎已经达到了这个水平。另一种增强空间分辨率的方法是增加芯片尺寸，也就是增加电容大小。自从大电容很难加快电荷的传输速率，这个方法就并不是那么有效。在很多商业应用中。高成本的高精密光学和图像感应器都在高像素成像中被视为重要问题。因此，一个可以增加空间分辨率的新方法要求客服传感器和光学器件制造技术的限制。但是这些方法的根本基础都是跟新和改变硬设备，这样会带来成本上升的问题。并且，提升所有所得图像的分辨率也使得单张图像的大小变大，数据的存储和传输会带来新的问题。所以以上的方法在现实中地应用都会受到极大的制约。
1.2.2 研究意义
由于直接改进硬件工艺这种方法的受限过大，现在的研究工作改向了新的方向。其中一种充满前景的新方法是通过信号处理技术从观测到的复数低分辨率图像中获取一张高分辨率的图像（或者序列）。最近，这种分辨率增长方法成了最为活跃的科研领域，在文献中它被称为超分辨率重建技术（超分辨率）（或者高分辨率)或者仅仅是像素增强。在这篇文章中，我们之所以会用“超分辨率图像重建”这个词语去指代这个使得分辨率增长的信号处理技术是因为“超分辨率”中的“超”一字很好的阐述了该技术克服了低分辨率图像成像系统固有的分辨率限制这一特点。这种信号处理方式的显著优点是能实现更低的成本以及现有的低分辨率设备可以继续得到使用。这种技术的核心思想是用时间带宽（由同一场景的多帧具有互补信息的图像序列提供）来换取空间分辨率，从而实现了时间分辨率向空间分辨率的转换，由此从几幅低分辨率的图像中得出一帧分辨率远高于它们的高分辨率图片。由此可以看出这种方法现实可行，并且经济实惠，因为不用更换前段硬件设施所以采用实行的普及速度也快，综合来看，这是目前最有前景的高分辨率图像获取方法。
1.3 超分辨率技术在铁路监控中的应用
超分辨率技术实现的基本是能够获同一场景下的多帧有互补性的图像。充分的去利用低分辨率图像之间的互补信息，就可以是重建获得的图像接近未退化前的图像了，因此其图像修复的能力远比单帧重建这种第一代图像处理技术，成为了第二代图像处理技术的代表。也成为数字图像处理领域里新的宠儿，作为研究热点，得到了十分广阔的发展前景和应用方向。
因为该技术的这些显著特点，其在铁路视频监控中的应用无疑是众望所归的事情。该技术无疑迎合了我国铁路监控的各种需求，而铁路监控的各种特性也很好的达成了该技术的应用基本条件。
首先先说明下该技术为什么能迎合我国铁路监控方面的需求。既然说是视频监控，那么输出图像的高分辨率在很多情况之下就是硬性指标了。例如有，对于列车行驶情况的监控；信号机转辙机的工作是否与控制台相符；如果出现硬件故障，需要通过视频图像对故障部分进行初步故障判断等等诸多情况。若是输出图像模糊不清，那么这些工作都将会无法正常进行，这无疑对铁路运行安全造成了极大的隐患。另外需要解决的问题就是硬件部分了。中国铁路的营业里程截止到2012年底已达97625公里，其中复线里程达43749公里，电气化里程达51028.9公里。要对如此庞大的一个铁路网进行视频监控，以硬件提示的方式来获取高分辨率的图像从很多方面都是不现实的。若是通过硬件提升的方式，每一帧图像的分辨率均获得提升这就意着监控视频的体积变大了需要的存储空间和传输视频需要的通道带宽都要提升，归根到底，硬件成本就是硬件提升这种方法跨不过去的一道坎，除非全部配套硬件的工艺都获得大幅度的抬升不然实行不了。并且往往视屏监控中需要的仅仅是关键部位的关键帧能够提供有效信息就可以了，提升全部画质其实并不是迫切的需求，仅仅是一种美好的期望而已。那么，超分辨率技术的特点无疑就迎合了铁路监控视频这部分的需求。就像上文提到的，这个技术通过信号处理方法超越了硬件的分辨率规格，在不改变原有前段硬件的基础上来获取关键帧的高分辨率图像，所有配套设施均可以沿用，基本上不会产生额外的成本问题。并且该技术的应用普及速度也远比更换硬件来的高效。若是在全国跟换硬件，即使仅仅是更换一个摄像头这种小事情在乘以中国铁路的里程数之后也一样是个规模浩大的工程。但是，超分辨率技术作为一种软件技术，仅仅在监控视频的控制台计算机内安装跟新程序就可以完成全部的升级，这比起前者这是何等的高效便利。以上的诸多特性决定了该技术对于中国铁路监控上的帮助有多么巨大。
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