Abstract-This paper tar upp rekonstruktion av högupplösta allsidiga bilder från flera lågupplösta bilder med inexakt registrering. När allsidiga bilder från lågupplösningsseendesensorer kan kartläggas unikt på 2-sfären, kan en sådan rekonstruktion beskrivas som ett transform-domän-super-upplösningsproblem i en sfärisk bildram. Vi beskriver hur flera sfäriska bilder med godtycklig rotation i SO(3) rotationsgruppen bidrar till rekonstruktionen av en högupplöst bild med hjälp av den sfäriska Fouriertransform (SFT). Eftersom bilder med låg upplösning kanske inte är helt registrerade i praktiken analyseras effekten av felaktig anpassning på omvandlingskoefficienterna. Vi kastar sedan den gemensamma registrering och super-upplösning problem som en total minst-square norm minimization problem i SFT domänen. Ett 1 -regulariserat totalt minst-square problem beaktas och lösas effektivt genom inredning punkt metoder. Experiment med syntetiska och naturliga bilder visar att de föreslagna metoderna leder till effektiv rekonstruktion av högupplösta bilder även när det finns stora registreringsfel i bilder med låg upplösning. Kvaliteten på de rekonstruerade bilderna ökar också snabbt med antalet bilder med låg upplösning, vilket visar fördelarna med den föreslagna lösningen i superupplösningssystem. Slutligen lyfter vi fram fördelarna med den ytterligare legaliseringsbegränsning som tydligt leder till minskat buller och förbättrad återuppbyggnadskvalitet.
Senare, Arican et al. REF visade hur flera ODI med godtyckliga rotationer kan bidra till problemet med superupplösning genom att utnyttja den sfäriska Fourier Transform (SFT).
Joint Registration and Super-Resolution With Omnidirectional Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}