Den viktigaste frågan vi försöker besvara i detta arbete är om det är möjligt att använda superupplösningsalgoritmer (SR) för att öka den rumsliga upplösningen av endoskopiska HD-bilder för att avslöja nya detaljer som kan ha gått förlorade på grund av den begränsade endoskop förstoring som ingår i det HD-endoskop som används (t.ex. Muskuloskeletala strukturer). För detta ändamål föreslår vi en SR-algoritm, som är baserad på projektionen på konvexa uppsättningar (POCS) metod. Denna algoritm kan undvika överslipning, vilket ofta ses med andra metoder. Eftersom POCS-baserade tillvägagångssätt är iterativa, föreslår vi också ett anpassningssystem. Vi jämför kvaliteten på återuppbyggnaden av vår metod med den kvalitet som uppnås med andra SR-metoder. Detta görs på vanliga testbilder samt på bilder från endoskopiska videoramar. Vi visar att även om vårt tillvägagångssätt ger konkurrenskraftiga resultat på standardtestbilder, kan vi inte avslöja nya detaljer i endoskopiska bilder av olika skäl.
I REF, Hafner et al. föreslå en SR-algoritm som baseras på projektionen på konvexa uppsättningar (POCS) metod.
POCS-based super-resolution for HD endoscopy video frames
{'venue': 'Proceedings of the 26th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems', 'journal': 'Proceedings of the 26th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}