Abstract-Även om multiframe super upplösning har studerats i stor utsträckning under de senaste decennierna, super lösa verkliga videosekvenser fortfarande utmanande. I befintliga system är antingen rörelsemodellerna alltför förenklade eller viktiga faktorer som oskärpa kärna och bullernivå antas vara kända. Sådana modeller kan inte fånga upp de inneboende egenskaper som kan skilja sig från en sekvens till en annan. I detta dokument föreslår vi en Bayesian strategi för adaptiv video super upplösning genom att samtidigt uppskatta underliggande rörelse, oskärpa kärna och bullernivå samtidigt rekonstruera de ursprungliga högupplösta ramar. Som ett resultat, vårt system producerar inte bara mycket lovande superupplösning resultat överträffar den senaste tekniken, men anpassar sig också till en mängd olika bullernivåer och suddiga kärnor. För att ytterligare analysera effekten av buller och oskärpa kärnan, utför vi en tvåstegsanalys med hjälp av Cramer-Rao gränser. Vi studerar hur oskärpa kärna och buller påverkar rörelseuppskattning med aliaserande signaler, hur buller påverkar superupplösning med perfekt rörelse, och slutligen hur oskärpa kärna och buller påverkar superupplösning med okänd rörelse. Våra analysresultat bekräftar empiriska observationer, särskilt att en mellanstorlek oskärpa kärnan uppnår optimala bildrekonstruktionsresultat.
Nyligen, Liu och Sun REF anta optiskt flöde, uppskatta rumsligtinvariant oskärpa och bullernivå på deras Bayesian adaptive video super-upplösningsschema.
On Bayesian Adaptive Video Super Resolution
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}