如果应该从单个图像中尝试这种操作，由于没有引入新的信息，因此显然不起作用。如果所拍摄的所有图片都是完全相同的，那么我是否仍会拥有一张图像呢？那么变化是必不可少的吗？ CCD / CMOS噪声是否足以使这种事情起作用？
这种技术或算法是否有名称？我应该找什么？
#1 楼
这种技术的一个词就是超分辨率。Robert Gawron在这里有一篇博客文章，在这里有Python的实现。
通常，这种技术依赖于每个图像与其他。您不会在两次拍摄之间移动而获得的唯一好处就是降低噪音水平。
评论
$ \ begingroup $
这样可以消除图像的锯齿部分吗？喜欢建造窗户和细网吗？如果每个映像都具有别名，是否仍可以恢复丢失的信息？
$ \ endgroup $
–卢阁下。
2012年10月24日20:36
$ \ begingroup $
似乎无法消除混叠的某些效果。
$ \ endgroup $
– Peter K.♦
2012年10月24日21:33
#2 楼
直观地讲，如果将传感器以每个分辨率的大小\ \ frac {1} {N} $的大小移动$ N $步，则可以得到$ \ times N $更高的分辨率。就像多相表示
使用估计方法，任何不是传感器分辨率的（零概率事件）整数倍的运动，即分数运动都可以用来收集更多数据并增强
通常，这些方法称为“超分辨率”，是多相表示和采样的奇特名称，是图像处理中“逆问题”系列中的子问题。
但是，请注意，许多论文都涉及超分辨率，但实际上却解决了一个不同的问题（单图像反卷积）。
尽管您所关注的问题也属于逆问题领域，但仍使用多图像。 />
我认为您追求的方法主要用于光刻行业。
评论
$ \ begingroup $
那是我最初的想法。我必须在亚微米范围内移动，但这-mathworks.com/matlabcentral/fileexchange / ...没有采用这种方法，并且可以提供不错的图像改善-可能是通过移动从副照片站点获取信息相机会稍微随机一些，而不是系统地进行1 / N步进移动。
$ \ endgroup $
–卢阁下。
2014年3月26日23:35
$ \ begingroup $
嗨，正如我所写，使用估算技术，可以使用任何运动（除非它是传感器单元的整数乘法）来推断更多数据。
$ \ endgroup $
–罗伊
2014年3月27日在12:54
#3 楼
另一个词是“堆叠”。它用于减少CCD噪声，增加焦深（通过堆叠略有不同聚焦的图像），改善非常弱光的天文照片以及从一系列正常范围图像中获得高动态范围（HDR）。请参见http://en.wikipedia.org/wiki/Focus_stacking
http://www.instructables.com/id/Astrophotography-Star-Photo-Stacking
http://en.wikipedia.org/wiki/High_dynamic_range_imaging
评论
CCD噪声对您无济于事，但照相机的物理移动可以。使用同一台相机在相同位置拍摄同一场景的多张照片只会减少噪点，而不会减少混叠。您仍在测量相同的点。但是，拍摄彼此之间相距不到一像素的图片，可以有效地提高采样率，从而有助于消除锯齿。我有一个尼康DX，宽度为23.6mm，在该尺寸上有4928像素。这占了传感器上每个光点的宽度〜4.7889微米。那么我应该沿着宽度轴移动相机多少个数量吗？每次移动我的相机0.47微米说10张照片？和高度相同吗？这听起来像一个周末项目，没有现成的步进电机：'-（
事后想，我想知道，我是否可以使用光场相机（Lytro）的单次拍摄在不同焦平面下拍摄多张照片来重建超分辨率图像？凭直觉，我认为这是行不通的：-/
不，这取决于到目标，光学系统等的距离。想象一下，光线从相机的每个像素中射出，被镜头弯曲并撞击目标，因此被矩形的点阵覆盖。这些就是每个相机像素看到的点。如果目标是一面被条纹覆盖的墙，并且条纹在每个网格点之间交替多次，那么您将具有别名。
现在这很有意义：-)在这种情况下，0.4微米的运动实际上根本没有运动！