Loading...

Image Improvement Using Sepuer-Resolution Method

Rahnama, Javad | 2014

1481 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 46670 (19)
  4. University: Sharif University Technology
  5. Department: Computer Engineering
  6. Advisor(s): Manzuri Shalmani, Mohamad Taghi
  7. Abstract:
  8. Today digital imaging systems have been widely used due to their ease of use and proper costs, but still they suffer from low contrast and resolution. Because of technical limits and expensiveness of hardware, software techniques like super resolution have been used. By super resolution we mean increasing the density of an image’s pixels. Super resolution can be categorized as “single image super resolution” and “multi-image super resolution”. Single image super resolution is applied on a low quality image which has blur and/or noise of environment and imaging system and increases its quality and density to an acceptable level. In multi-image super resolution some auxiliary images captured by a camera network and/or images of one camera captured from one scene are being used and their quality will be increased. Satellite surveillance images, medical images, etc are among some areas which image super resolution has been applied. Due to wide usage area of the subject, in this thesis some methods in both categories of image super resolution have been presented. These techniques in general consists of registration, interpolation, image reconstruction, removing image aliasing, blur and noise in images and increasing quality. Presented method for single image super resolution has been based on Dung’s method and tries to optimize it and increase image’s quality taking advantage of adaptive selection of a dictionary considering natural sparsity of images and adaptive regularizations. By using the presented method in single image super resolution we’ve tried to present a method for multi-image super resolution which gets better results by removing the image registration stage in super resolution using multiple images. The proposed methods have been applied to images from different databases. The simulation results indicate the efficiency of proposed method in comparison with the existing methods such that the evaluation measures SSIM and PSNR have been improved by 7 percent in average
  9. Keywords:
  10. Image Registration ; Interpolation ; Image Reconstruction ; Noise ; Intercalation ; Super-Resolution ; Image Enhancement

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • تعریف مساله
    • چارچوب کلی مسئله
    • چالش‌های مساله
    • ساختار پایان‌نامه
  • مروری بر ابرتفکیک‌پذیری تصاویر و مقدمات آن
    • مقدمه
    • ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از یک تصویر
    • مروری بر روش‌های گذشته در ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از یک تصویر
      • نمایش تنک
      • روش دانگ
      • روش یانگ
    • ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از چند تصویر
      • تثبیت تصاویر
      • ترکیب تصاویر
    • بررسی کارهای مرتبط پیشین
    • نتیجه‌گیری
  • روش‌های مرتبط با روش پیشنهادی
    • مقدمه
    • روش دانگ
      • نمایش تنک داده‌ها و انتخاب دامنه‌ی سازگار با وصله‌ها
      • تهیه و انتخاب عبارت‌های تنظیم سازگار با هر وصله
      • حل کلی مسئله
    • معیار‌های ارزیابی
      • معیار ارزیابی ذهنی
      • معیار ارزیابی عینی
  • روش پیشنهادی
    • مقدمه
    • روش پیشنهادی در ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از یک تصویر
    • روش پیشنهادی در ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از چند تصویر
      • بخش اول روش ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از چند تصویر(پیش‌پردازش)
      • بخش دوم روش ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از چند تصویر
    • نتیجه‌گیری
  • نتایج آزمایش‌ها
    • مقدمه
    • مجموعه داده مورد استفاده
      • پایگاه داده اول
      • پایگاه داده دوم
    • نتایج ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از یک تصویر
    • نتایج ابرتفکیک‌پذیری با استفاده از چند تصویر
    • نتیجه‌گیری
  • نتیجه گیری و کار‌های آینده
    • نتیجه‌گیری
    • کارهای آتی
  • مراجع
...see more