Abstract-Super-upplösning rekonstruktion föreslår en fusion av flera bilder av låg kvalitet till ett resultat av högre kvalitet med bättre optisk upplösning. Klassiska super-upplösningstekniker är starkt beroende av tillgången till exakt rörelseuppskattning för denna fusionsuppgift. När rörelsen uppskattas felaktigt, som ofta händer för icke-globala rörelsefält, irriterande artefakter visas i den super-upplösta resultatet. Uppmuntrad av den senaste utvecklingen på video denoiserande problemet, där state-of-the-art algoritmer bildas utan någon explicit rörelseuppskattning, söker vi en super-upplösning algoritm av liknande natur som kommer att tillåta bearbetning sekvenser med allmänna rörelsemönster. I detta dokument baserar vi vår lösning på algoritmen Nonlocal-Means (NLM). Vi visar hur denna denoiserande metod generaliseras för att bli en relativt enkel superupplösningsalgoritm utan någon explicit rörelseuppskattning. Resultat på flera testfilmer visar att den föreslagna metoden är mycket framgångsrik i att ge super-upplösning på allmänna sekvenser.
Super upplösning algoritm är inte beroende av explicit rörelse uppskattning REF, ger artefakter gratis och högkvalitativa bilder.
Generalizing the Nonlocal-Means to Super-Resolution Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}