АЛГОРИТМ ПРОСТОРОВОГО РОЗШИРЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ ЗМЕНШЕННЯ СПОТВОРЕНЬ У РУХОМИХ ТА НЕРУХОМИХ ЗОБРАЖЕННЯХ
Ключові слова:
рухоме зображення, нерухоме зображення, фільтрування, злиття зображення, спотворення, піксельна решіткаАнотація
Проведений аналіз основних алгоритмів та запропоновано покращену структурну схему для просторового розширення зображення. Додатково проведено аналіз алгоритмів оцінки руху та алгоритму розосередженого фільтрування, визначено основні вимоги та підходи злиття зображень
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
1. Protter M., Elad M., Takeda H., and Milanfar P. Generalizing the nonlocal-means to super-resolution reconstruction,// IEEE Trans. ImageProcess. – V. 18. – N. 1. – P. 36–51.
2. Matan Protter and Michael Elad "Super ResolutionWith Probabilistic Motion Estimation" IEEE Trans. ImageProcess. –V. 18. – N. 8. – P.45 – 48.
3. Baker S. and Kanade T. Limits on super-resolution and how to break them // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – V. 24. – N. – 9. – P. 1167–1183.
4. Farsiu S., Robinson D., Elad M., and Milanfar P. Fast and robust multiframe superresolution // IEEE Trans. Image Process. – V. 13. – N. 10. – P. 1327–1344.
5. Farsiu S., Robinson D., Elad M., and Milanfar P. Advances and challenges in superresolution // Int. J. Imag. Syst. Technol. – V. 14. – N. 8. – P. 47–57.
6. Schultz R. R. and Stevenson R. L. Extraction of high-resolution frames from video sequences // IEEE Trans. Image Process. – V. 5. – N. 6. – P. 996–101.
7. Memin E. and Perez P. Dense estimation and object-based segmentation of the optical flow with robust techniques // IEEE Trans Image Processing – 1998. V. 7 – N 5.
8. Antoni Buades. Image and film denoising bynon-local means//, Ph. D. Thesis. – 2005.
9. Симонян К. А, Гришин С.В., Ватолин Д.С. Адаптивный метод оценки движения в видео // Сборник статей молодых ученых. – Вмик МГУ. – 2008.
10. Efros A. and Leung T. Texture synthesis by non parametric sampling// In Proc.Int. Conf. Computer Vision. – V. 2. – P. 1038. – 1999.
11. Park S.C., Park M.K., and KANG M.G., Super-Resolution Image Reconstruction: A Technical Overview // IEEE Signal Processing Magazine. – 2003. V. 20. – P. 21-36.
2. Matan Protter and Michael Elad "Super ResolutionWith Probabilistic Motion Estimation" IEEE Trans. ImageProcess. –V. 18. – N. 8. – P.45 – 48.
3. Baker S. and Kanade T. Limits on super-resolution and how to break them // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – V. 24. – N. – 9. – P. 1167–1183.
4. Farsiu S., Robinson D., Elad M., and Milanfar P. Fast and robust multiframe superresolution // IEEE Trans. Image Process. – V. 13. – N. 10. – P. 1327–1344.
5. Farsiu S., Robinson D., Elad M., and Milanfar P. Advances and challenges in superresolution // Int. J. Imag. Syst. Technol. – V. 14. – N. 8. – P. 47–57.
6. Schultz R. R. and Stevenson R. L. Extraction of high-resolution frames from video sequences // IEEE Trans. Image Process. – V. 5. – N. 6. – P. 996–101.
7. Memin E. and Perez P. Dense estimation and object-based segmentation of the optical flow with robust techniques // IEEE Trans Image Processing – 1998. V. 7 – N 5.
8. Antoni Buades. Image and film denoising bynon-local means//, Ph. D. Thesis. – 2005.
9. Симонян К. А, Гришин С.В., Ватолин Д.С. Адаптивный метод оценки движения в видео // Сборник статей молодых ученых. – Вмик МГУ. – 2008.
10. Efros A. and Leung T. Texture synthesis by non parametric sampling// In Proc.Int. Conf. Computer Vision. – V. 2. – P. 1038. – 1999.
11. Park S.C., Park M.K., and KANG M.G., Super-Resolution Image Reconstruction: A Technical Overview // IEEE Signal Processing Magazine. – 2003. V. 20. – P. 21-36.
##submission.downloads##
Опубліковано
2009-11-13
Як цитувати
Наконечний, А. Й., Федак, В. І., & Верес, З. Є. (2009). АЛГОРИТМ ПРОСТОРОВОГО РОЗШИРЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ ДЛЯ ЗМЕНШЕННЯ СПОТВОРЕНЬ У РУХОМИХ ТА НЕРУХОМИХ ЗОБРАЖЕННЯХ. Методи та прилади контролю якості, (2(23), 115–119. вилучено із https://mpky.nung.edu.ua/index.php/mpky/article/view/380
Номер
Розділ
МЕТОДИ ТА ПРИЛАДИ КОНТРОЛЮ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ
.png)
