分析了复眼图像超分辨率重构结果图像中噪声来源及主要表现形式，为优化重构结果，提出一种基于Wiener-Butterworth（W-B）滤波器的重构噪声消除方法。通过叠加不同数量高斯噪声的低分辨率图像重构实验，研究了该滤波器对算法引入噪声和原始图像噪声的滤除效果，并在频域对实验结果作了相关分析；验证实验验证了该滤波器在噪声类型和大小均未确定时改善图像质量的有效性。实验结果表明：针对算法引入噪声，该滤波器使重构结果的PSNR 提高4 dB；当施加均值为0、方差为0.01的高斯噪声时，滤波后重构结果PSNR 提高6.9 dB。W-B 滤波器能有效消除复眼超分辨率重构图像中的噪声和方块效应、振铃效应和梳边效应，改善重构图像质量。

超分辨率图像重构复眼成像将超分辨率重构技术与复眼成像技术相结合。复眼成像系统获取低分辨率图像, 超分辨率重构算法计算获取高分辨率图像。总结了超分辨率图像重构复眼成像的研究现状, 介绍了复眼图像超分辨率重构的基本原理和现阶段主要成像系统。结合成像模型角度, 分析了常用的复眼图像超分辨率重构算法, 以及定量测试评价与视觉角度评价的主要方法。为深入研究超分辨率图像重构复眼成像提供了参考。

结合成像模型,从数学角度分析了噪声对重构结果的影响,结合POCS算法,仿真了常见成像模型中噪声对重构结果的影响。通过MATLAB软件仿真获取低分辨率图像序列集,并对低分辨率图像施加噪声获取带有噪声的低分辨率图像集,再借助算法获取高分辨率图像。根据实际情况的不同,分别仿真分析了不同程度的高斯噪声和乘性噪声以及椒盐噪声对最终重构结果的影响。研究结果表明:不论何种噪声,其对重构结果的影响趋势基本一致,即较小噪声对于重构结果影响较小,但随着噪声的增加,图像质量严重退化,重构结果中信噪比相对于原始图像下降更快,图像质量更差;另一方面在相同的信噪比情况下,高斯噪声对于重构结果的影响最大。