1.一种基于一致性区域的超分辨率方法，其特征在于，所述基于一致性区域的超分辨率方法包括以下步骤：首先利用Sobel算子来检测边缘像素点；

其次确定参与到高分辨率像素值的估计和滤波的像素的集合；

最后将在一致性区域中进行滤波以确定在此区域内非边缘像素点和高分辨率像素点的像素值。

2.如权利要求1所述的基于一致性区域的超分辨率方法，其特征在于，所述Sobel算子和边缘锚点像素的确定方法包括：在x轴和y轴方向的Sobel算子的模板表示为：

同时，梯度的模值和相角表示为：

算子表示二阶的卷积运算；采用一门限值T1，梯度模值大于门限的像素将被确定为图像中的边缘像素；对每个高分辨率的像素，找到和其最近的四个低分辨率的像素，用(i,j)表示在低分辨率图像上的坐标。

3.如权利要求2所述的基于一致性区域的超分辨率方法，其特征在于，对于在(i,j)和(i,j+1)中间的高分辨率像素，低分辨率像素(i,j),(i,j+1),(i-1,j),(i-1,j+1)将被确定为此高分辨率像素的四近邻像素；

对于在(i,j)和(i+1,j)之间的高分辨率像素，低分辨率像素(i,j),(i+1,j),(i,j-1),(i+1,j-1)将被确定为此高分辨率像素的四近邻像素；

对于四近邻像素，如果像素(i,j)是边缘像素，将经过此点做一直线，直线的角度和此像素的梯度的角度φ(i,j)垂直；对于当前高分辨率的像素附近所做的直线，计算此像素到各直线之间的距离；离此像素最近的直线是当前高分辨像素的锚直线，产生此直线的低分辨率像素被称为锚点。

4.如权利要求1所述的基于一致性区域的超分辨率方法，其特征在于，确定当前高分辨率像素周围的一致性区域；当前边缘锚点像素为p1＝(ai,aj)，则增加选择两个锚点p2＝(ai-

1,aj-1)和p3＝(ai+1,aj+1)；对于两个锚点，以两个锚点为中心多做两条直线，两条直线的方向和已有的锚直线方向平行；在每条直线上，选择靠近直线和此直线经过的锚点的5个像素点，即最小化如下的函数：α*||pi-xi||+β*l(xi)；

||pi-xi||是像素点xi到像素点pi之间的距离，l(xi)是像素点xi到由锚点pi产生的直线之间的距离，α和β是方法中的两个参数；将产生3个像素点的集合Ω1,Ω2,和Ω3，并且每个集合包含5个像素点；计算每个集合中像素点的像素值的平均值，集合Ω1,Ω2,和Ω3中的平均像素值分别用m1,m2,和m3来表示；|m2-m1|＞|m3-m1|，则用集合Ω3替代Ω2；否则，Ω2没有变化。

5.如权利要求1所述的基于一致性区域的超分辨率方法，其特征在于，高分辨率像素值的确定方法包括：采用公式确定其像素值：

(u,v)是当前高分辨像素的位置，Ω为和其最近的9个低分辨率的像素，f(x)和g(x)是两个函数，取f(x)＝x3,g(x)＝x2，m(u,v)是和当前高分辨最近的像素点的像素值的平均值，w是归一化参数，同时有：

对 于 边 缘 像 素 ，首 先 用像 素 值 集 合 Ω 1 替 代 Ω 使 用 以 上 的 公 式以得到I1(u,v)；然后，用像素值集合Ω2替代Ω使用以上的公式

以得到I2(u,v)；对两个值进行组合以得到高分辨率像素值I(u,v)，即：I(u,v)＝w1*I1(u,v)+w2*I2(u,v)；

参数wi和像素点集合Ωi中像素值的方差成反比。