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摘要：
本文主要介绍了基于局部连续性与全局相似性的光谱保持型亚像元映射，在图像处理和计算机视觉领域拥有广泛应用。该算法可以提高图像的质量并轻松实现图像转换和创新。
第一部分：绪论
亚像元映射（Sub-pixel Mapping）是一种在低分辨率遥感影像中实现高精度物体边界提取的技术。亚像元映射可将低分辨率遥感影像中的像素位置在高分辨率遥感影像中进行匹配，从而获得更为精确的物体边界位置。在亚像素映射方法中，主要问题是图像分析算法匹配难度和精度问题。
第二部分：光谱保持型亚像元映射
在本篇论文中，我们主要介绍一种新的光谱保持型亚像元映射方法，该方法旨在通过局部连续性与全局相似性来获取更高的匹配准确度和匹配结果的准确性。该算法不仅可以实现高精度亚像元映射,而且还可以实现不同图像之间的颜色转换和艺术创意效果的实现。
1. 局部连续性
亚像素映射的局部连续性是指在相邻像素之间将亚像素映射文件连续。在图像学中，亚像素映射的每个单元格都表示一个图像的特定部分。
局部连续性算法可以大大提高匹配的准确性并减少边界误差。该方法基于图像中相邻像素颜色变化是连续和平滑的这一事实。通过检测和分析相邻像素的颜色变化，就可以确定亚像素映射文件，从而有效避免因映射跳跃而引起的边界误差。
2. 全局相似性
局部连续性算法虽然可以实现极高的匹配准确度,但依然会出现一些匹配错误，尤其是当两个图像内容不太相似时。此时，全局相似性算法就起到了重要的作用。
全局相似性方法可以通过统计两个图像之间的相似性和相对距离来确定亚像素映射文件。在统计过程中,我们通常会将算法分为三个步骤: 首先,我们使用高阶函数来计算两个相邻像素之间的颜色差异。第二,我们计算并比较两图像之间颜色的平均值和方差。最后,对映射结果进行平滑处理,以提高映射文件的准确性。
第三部分：实验结果
我们在不同的图像上实施了该算法，并得出了如下结论：
1. 与传统亚像素映射方法相比，该方法的匹配准确度更高，映射结果更为精确。
2. 该方法可以实现不同颜色间的转换，同时可以增强图像的艺术性。
3. 该方法易于实现，速度较快，适用于大规模图像处理。
结论：
本文介绍的光谱保持型亚像素映射算法是一种基于局部连续性和全局相似性的新型算法。该方法具有高精度、实现简单、运算速度快等特点，适合于图像处理和计算机视觉领域中大规模图像处理应用。