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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，能够更精确地重构高分辨率图像细节。然而，因为小波系数的奇异值的位置涉及精确和复杂的边缘检测，并且小波系数难以跨尺度对齐。
这使得算法实现非常复杂。基于小波插值的算法主要有两种，即子带插值和极值外推插值。本质上，小波变换使用小波函数作为。
扩展数据:
基于边缘的图像插值算法:
为了克服传统方法的缺点，人们提出了许多边缘保护的插值方法，这些方法在一定程度上增强了插值图像的边缘，使图像的视觉效果更好。边缘保护插值方法可以分为两类:基于原始低分辨率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，然后根据检测到的边缘对像素进行分类，对平坦区域的像素采用传统方法进行插值；对于边缘区域的像素，设计了特殊的插值方法来保持边缘细节。
(2)基于插值后高分辨率图像边缘的插值方法:首先用传统方法对低分辨率图像进行插值，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，去除模糊，增强图像边缘。
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