Uso do algoritmo ICM adaptativo a descontinuidades para o aumento da resolução de imagens digitais por técnicas de reconstrução por super resolução.

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

A Reconstrução por Super Resolução consiste em, utilizando várias imagens de baixa resolução da mesma cena, gerar uma aproximação da cena original, que possua resolução espacial mais alta que a presente em qualquer uma das imagens observadas. Para isso, tais imagens devem possuir algum tipo de deslocamento da ordem sub-pixel uma em relação às demais, de forma que não exista apenas a mesma informação replicada em todas as imagens. Assim, a incerteza inerente a tais deslocamentos pode ser usada como informação adicional no aumento de resolução. Nesse contexto, esta pesquisa propõe uma abordagem Bayesiana do problema, utilizando Campos Aleatórios de Markov e o Modelo de Potts- Strauss na caracterização das imagens. Isso torna possível a imposição de informações espaciais de contexto conhecidas a priori da imagem de alta resolução a ser estimada. A estimativa de Máximo a Posteriori (MAP) de alta resolução é encontrada por meio do algoritmo Iterated Conditional Modes (ICM) adaptativo a descontinuidades. Dessa forma, utilizando como estimativa inicial de alta resolução a imagem resultante do registro e interpolação das imagens de baixa resolução observadas, foi possível reconstruir imagens de maior resolução que respeitassem as descontinuidades inicialmente presentes, e que apresentassem maior riqueza de detalhes.

ASSUNTO(S)

restauração de imagens processamento de imagens ciencia da computacao campos aleatórios de markov reconstrução por super resolução

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