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小波插值充分利用了图像奇异特征沿小波分解尺度的传播性 ， 能够更准确地重建出高分辨率图像细节。 但由于小波系数奇异值的定位涉及精确复杂的边缘检测且小波系数很难跨尺度对准。
使得算法实现十分复杂。基于小波插值的算法主要有两种， 分别为子带插值和极值外推插值。小波变换本质上是用小波函数作为。
扩展资料：
基于边缘的图像插值算法：
为了克服传统方法的不足， 提出了许多边缘保护的插值方法，对插值图像的边缘有一定的增强， 使得图像的视觉效果更好， 边缘保护的插值方法可以分为两类： 基于原始低分辨图像边缘的方法和基于插值后高分辨率图像边缘的方法。基于原始低分辨率图像边缘的方法：
（1）首先检测低分辨率图像的边缘， 然后根据检测的边缘将像素分类处理， 对于平坦区域的像素，采用传统方法插值；对于边缘区域的像素， 设计特殊插值方法， 以达到保持边缘细节的目的。
（2）基于插值后高分辨率图像边缘的方法这类插值方法:首先采用传统方法插值低分辨率图像，然后检测高分辨率图像的边缘，最后对边缘及附近像素进行特殊处理， 以去除模糊， 增强图像的边缘。
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