Abstract-I detta dokument, vi tar itu med problemet med superupplösning (SR) från en uppsättning degraderade låg upplösning (LR) bilder för att få en hög upplösning (HR) bild. Exakt uppskattning av subpixelrörelsen mellan LR-avbildningarna påverkar avsevärt prestandan hos den rekonstruerade HR-avbildningen. I detta dokument föreslår vi nya superupplösningsmetoder där HR-bilden och rörelseparametrarna uppskattas samtidigt. Genom att använda en Bayesiansk formulering, modellerar vi den okända HR-bilden, förvärvsprocessen, rörelseparametrarna och de okända modellparametrarna i en stokastisk bemärkelse. Med hjälp av en variationsbaserad Bayesiansk analys utvecklar vi två nya algoritmer som tillsammans uppskattar fördelningen av alla okända. Den föreslagna ramen har följande fördelar: 1) Genom att inkorporera osäkerheten i uppskattningarna förhindrar algoritmerna spridningen av fel mellan uppskattningarna av de olika okända, 2) algoritmerna är robusta för fel i uppskattningen av rörelseparametrarna, och 3) med hjälp av en helt Bayesiansk formulering, de utvecklade algoritmerna uppskattar samtidigt alla algoritmiska parametrar tillsammans med HR-bild- och rörelseparametrarna, och därför är de helt automatiserade och kräver inte parameterinställning. Vi visar också att den föreslagna rörelseberäkningsmetoden är en stokastisk generalisering av den klassiska Lucas-Kanades registreringsalgoritm. Experimentella resultat visar att de föreslagna tillvägagångssätten är mycket effektiva och kan jämföras med toppmoderna SR-algoritmer.
Babacan m.fl. REF föreslog en variantell Bayesian metod för att uppskatta fördelningen av alla okända.
Variational Bayesian Super Resolution
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}