在采集和获取图像的过程中,受散焦、噪声等因素的影响,所采集到的图像的质量会有所下降。计算机技术及图像处理技术的飞速发展,促使人们对于图像质量的要求日渐增高。但是由于环境及硬件设备的限制,采集图像的质量远低于期望,为了满足人们的需求,图像放大算法由此产生。图像放大算法是通过某种特定的函数或者模型来提高图像的分辨率,并同时能够保证图像边缘及纹理结构,提高图像整体视觉效果的算法。它被广泛运用于医学成像、虚拟现实、军事、通信等各个领域。本文首先介绍了图像放大算法的研究背景及相关知识,讨论了目前比较常见的几种图像放大算法,分析了每种方法的基本原理及性能,并比较了其优缺点。在此基础上,本文提出了一种基于三角形网格划分的曲面拟合图像放大算法。区别于传统的使用四边形网格进行插值的图像插值算法,本方法在三角形网格上重构拟合曲面来逼近原场景曲面。算法首先通过LBP算法和二阶差商相结合的方法实现像素三角形网格的精确划分,并求解每个像素点处的二次多项式曲面片。在此过程中,本文引入边缘角度作为约束,使得构造的曲面片边缘处信息更为丰富。之后,引入面积坐标作为加权系数对三角形网格顶点处的曲面片进行加权平均,在三角形网格上得到三次多项式曲面片。通过对拼接成的拟合曲面重采样获得初步高分辨率图像。最后,本文采用全局结构稀疏正则化策略优化初步放大的图像,进一步消除图像边缘及纹理处的伪迹,使得放大后的图像更加清晰。本文提出的LBP算法和简单二阶差商相结合的方式划分像素网格,划分方法简单,可有效地提取图像的强边缘和纹理细节,基于以边缘为约束的划分网格构造拟合曲面,有利于提高重建图像的质量。