Abstract-Under de senaste två decennierna, två relaterade kategorier av problem har studerats självständigt i bild restaurering litteratur: super-upplösning och demosaicing. En närmare titt på dessa problem avslöjar förhållandet mellan dem, och eftersom konventionella färg digitalkameror lider av både låg-spatial upplösning och färgfiltrering, är det rimligt att ta itu med dem i ett enhetligt sammanhang. I detta dokument föreslår vi en snabb och robust hybrid metod för super-upplösning och demosaik, baserat på en maximal en efterhandsuppskattning teknik genom att minimera en multiterm kostnadsfunktion. Den 1 normen används för att mäta skillnaden mellan den beräknade uppskattningen av den högupplösta bilden och varje lågupplösningsbild, ta bort avvikelser i data och fel på grund av möjligen felaktig rörelseuppskattning. Bilateral regularisering används för rumsligt regularisering av luminanskomponenten, vilket resulterar i skarpa kanter och tvingar interpolation längs kanterna och inte tvärs över dem. Samtidigt används Tikhonovs regularisering för att jämna ut krominanskomponenterna. Slutligen, en ytterligare legalisering term används för att tvinga liknande kant plats och orientering i olika färgkanaler. Vi visar att minimeringen av den totala kostnadsfunktionen är relativt enkel och snabb. Experimentella resultat på syntetiska och verkliga datamängder bekräftar effektiviteten hos vår metod.
Farseua m.fl. I REF föreslås en maximal efterhandsteknik för gemensam demosaik och superupplösningsberäkning med rå sensordata.
Multiframe demosaicing and super-resolution of color images
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}