Producing Subpixel Resolution Thematic Map From Coarse Imagery: MAP Algorithm-Based Super-Resolution Recovery

В работе предложен метод повышения пространственного разрешения по серии кадров низкого разрешения, использующий для формирования результирующего изображения значения погрешностей восстановления в точке каждого кадра. Метод объединяет в себе результаты многолетних исследований автора в области повышения качества изображений и видеозаписей. Предложенный метод разрабатывался для решения прикладных задач криминалистической экспертизы видеозаписей и предназначен для повышения визуального качества плоского локального объекта, находящегося близко к центру кадра. Метод состоит из трех этапов. Первый этап - процедура сверхразрешающего восстановления в каждом кадре с учетом непрерывно-дискретной модели наблюдения сигнала с сохранением сведений об ошибке такого восстановления в дополнительный канал обработки изображения. Второй – геометрическое согласование восстановленных кадров с применением геометрического преобразования к дополнительному каналу обработки. Третий – взвешенное оптимальное по критерию минимизации среднеквадратической ошибки комплексирование кадров. Преимуществами предлагаемого метода являются оценка погрешности восстанавливаемого изображения в каждой точке, а также учет искажений изображений в непрерывной области. В работе проведено экспериментальное исследование ошибки восстановления предлагаемого метода, полученные результаты сравнивались со случаем, не использующим авторские находки предлагаемого метода, - усредняющим комплексированием линейно интерполированных кадров. Линейная интерполяция была взята, поскольку она также вписывается в фильтровую модель восстановления изображения на первом этапе работы метода. Полученные результаты демонстрируют превосходство предлагаемого метода. In this paper, a method for multi-frame superresolution is proposed. It exploits the values of the recovery errors at the point of each frame to form the resulting high-resolution image. The method combines the results of many years of author's research in the field of image and video processing. The proposed method aims to apply to forensic tasks of video analysis. The method improves the visual quality of a flat local object located close to the center of the frame. The method consists of three stages. The first stage is the procedure of optimal super-resolution recovery of each frame with the use of the continuous-discrete observation model. During this stage, the recovery errors are stored in an additional image channel. The second stage is the frames registration. A geometric transformation is also applied to the additional channel during this stage. The final stage is the weighted optimal fusing. The advantages of the proposed method are the estimation of the error of the restored image at each point and taking into account the image degradations in the continuous domain. Experimental research of the reconstruction error of the method was carried out. The results were compared with the case that does not use the novel features of the proposed method - averaging fusing of linear interpolated frames. Linear interpolation was chosen as it also fits into the filtering model of image recovery of the method's first stage. The obtained results show that the proposed method outperforms the other one.

Download Full-text

Multiframe resolution recovery of radar imagery: Towards super-resolution sensing

2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) ◽

10.1109/igarss.2015.7326824 ◽

2015 ◽

Cited By ~ 2

Author(s):

Y.V. Shkvarko ◽

J.I. Yanez ◽

G. D. Martin del Campo

Keyword(s):

Super Resolution ◽

Resolution Recovery ◽

Radar Imagery

Download Full-text