研发背景
目前现有方法通过对常规模型算法的修改，或引入诸多约束条件，或对先验模型的简单概化、或通过学习（非生物）的方法获取先验知识参与重建等，以解决时空超分辨率图像重建的求解病态或不适定问题，仍不同程度地存在着一定的局限性。本项研究受蝇类视觉系统的启发，与以往研究策略和角度不同，首先，有别于目前面向图像或视频全域的时空超分辨率信息处理模式，基于生物视觉对感兴趣区域或目标物体的注意机制，构建多序列图像的时空超分辨率仿蝇重建信息处理系统模式。其次，通过超视锐度机理、大小场景系统、以及“共享细胞群”的工程化部分模拟，建立时空域仿蝇视觉信息计算模型，作为重建算法设计的理论依据。然后，提出并设计基于“共享细胞群”管理方式下的的仿蝇时空超分辨率重建算法，转化蝇视觉系统多个小眼图像“时-空重构”机理的优势。最后，建立仿蝇视觉时空超分辨率重建方法，并通过“软件”仿真和搭建“硬件”实验装置对其理论成果进行验证。

应用范围
解决时空超分辨率图像重建的求解病态或不适定问题。

技术路线及原理
提出仿蝇视觉时空超分辨率重建方法，包括时空域仿蝇视觉信息计算模型和基于“共享细胞群”管理方式下的重建算法；理论成果在仿蝇复眼电荷耦合器件组光电成像实验装置上得到技术验证。

技术特色
构建多序列图像的时空超分辨率仿蝇重建信息处理系统模式；建立基于超视锐度以及大小场景系统机理的时空域仿蝇视觉信息计算模型；提出基于“共享细胞群”管理方式下的仿蝇时空超分辨率重建算法。

经济效益分析
未知