Алгоритмы повышения разрешения цифровых изображений по данным кругового сканирования
УДК 519.688
Аннотация
В статье описан подход к повышению пространственного разрешения цифровых изображений при использовании технологии кругового сканирования. Изложена методика решения всей цепочки задач, связанных с круговым сканированием изображений, начиная от разработки необходимой математической модели и заканчивая построением конечных программ и алгоритмов оптимальной субпиксельной реконструкции исходных цифровых изображений с повышенным пространственным разрешением. Методом программного моделирования рассчитаны оптимальные значения радиуса сканирования, т.е. определен относительный радиус круговой траектории фотоматрицы, при котором среднеквадратическая ошибка восстановления исходного зашумленного изображения минимальна. Приведены примеры восстановления различных изображений, а также расчеты точности восстановления исходных изображений при различных параметрах кругового сканирования и уровнях мультипликативного и аддитивного шумов. Программная реализация разработанных алгоритмов проведена с использованием системы Matlab.
Скачивания
Metrics
Литература
Lepcha D., Goyal B., Dogra A, Goyal V. Image SuperResolution: A Comprehensive Review, Recent Trends, Challenges and Applications // Information Fusion. 2023. Vol. 91. No 1. Р. 230-260. DOI: 10.1016/j.inffus.2022.10.007
Deshpande A., Estrela V., Razmjooy N. Computational Intelligence Methods for Super-Resolution in Image Processing Applications. New York: Springer Cham, 2022. 305 p.
El-Samie F. Image Super-Resolution and Applications. London: Routledge, 2019. 504 p.
Irani M., Peleg S. Improving Resolution by Image Registration // Graphical Models and Image Processing. 1991. Vol. 53. No 3. Р. 231-239. DOI: 10.1016/1049-9652(91)90045-L
Васьков С., Ефимов В., Резник А. Быстрая цифровая реконструкция сигналов и изображений по критерию минимума энергии // Автометрия. 2003. Т. 40. № 4. С. 13-20.
Bose N., Lertrattanapanich S., chappalli M. Superresolution with Second Generation Wavelets // Signal Processing: Image communication. 2004. Vol. 19. No 5. Р 387-391. DOI: 10.1016/j.image.2004.02.001
Katsaggelos A., Molina R., Mateos J. Super Resolution of Images and Video. New York: Springer cham. 2007. 13ф4 p.
Xue R., Kang Y. Zhang T., Li L. Zhao W. Sub-Pixel Scanning High-Resolution Panoramic 3D Imaging Based on a SPAD Array // IEEE Photonics Journal. 2021. Vol. 13. No. 4. DOI: 10.1109/JPHOT.2021.3103817 9. Bose N., Ng M. Analysis of Displacement Errors in High-Resolution Image Reconstruction. Special Issue on Multidimensional Signals and Systems // IEEE Trans. circuits and Systems-I. 2002. Vol. 49. No 6. Р 806-813. DOI: 10.1109/TcSI.2002.1010035
Lu Y., Inamura M. Spatial Resolution Improvement of Remote Sensing Images by Fusion of Subpixel-shifted Multi-observation Images // International Journal of Remote Sensing. 2003. Vol. 24. No 23. Р 4647-4660. DOI: 10.1080/01431160310001595064
Резник А., Ефимов В. Повышение пространственного разрешения цифровых изображений и сигналов с помощью регулируемого субпиксельного сканирования // Микросистемная техника. 2003. № 8. С. 20-25.
Reznik A. Soloviev A. Torgov A. Improving the Spatial Resolution of Digital Images and Video Sequences Using Subpixel Scanning // cEUR Workshop Proceedings. 2021. Vol. 3006. P. 238-245. DOI: 10.25743/SDM.2021.44.67.029
Copyright (c) 2024 Александр Львович Резник, Александр Анатольевич Соловьев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
