Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Süper Çözünürlüklü Görüntü Oluşturma

Abstract

Bu çalışmada frekans bölgesi yaklaşımıyla süper çözünürlüklü görüntü oluşturmak için yeni bir yaklaşım incelenmiştir. Süper çözünürlüklü görüntü oluşturma işleminden önce, düşük çözünürlüklü görüntülerin elde edilmesinde kullanılan gözlem modeli sunulmuştur. Süper çözünürlüklü görüntü oluşturma işlemi görüntülerin hizalanması ve süper çözünürlüklü görüntünün yeniden oluşturulması olmak üzere iki temel adımdan oluşur. Görüntülerin hizalanması süper çözünürlüklü görüntü oluşturma işleminin en önemli parçasıdır. Görüntülerin hizalanması işleminde iki boyuttaki hareket parametreleri (öteleme ve dönme) kestirilir. Bu işlem süper çözünürlüklü görüntü oluşturma algoritmasının başarımı için çok önemli bir yer tutar. Hatalı bir hizalama işlemi algoritmanın yanlış sonuçlar üretmesine neden olacaktır. Görüntülerin hizalanmasıyla ilgili literatürde uygulanan çeşitli yöntemler vardır. Bu çalışmada frekans bölgesi yaklaşımı incelenmiş ve yeni bir yöntem önerilmiştir. Görüntüler doğru bir şekilde hizalandıktan sonra süper çözünürlüklü görüntü oluşturma adımına geçilir. Bu adımda da çift kübik aradeğerleme yöntemi kullanılmıştır. Bu çalışmada önerilen süper çözünürlüklü görüntü oluşturma tekniği çeşitli görüntüler üzerinde test edilmiş ve algoritmanın başarımı üzerinde tartışılmıştır.

In this study, a new frequency domain approach to super resolution image reconstruction is analyzed. Preceding the super resolution image reconstruction process, an observation model which is used to obtain low resolution images is presented. Super resolution image reconstruction process has two main steps which are image registration and image reconstruction. Image registration step is the essential part of the whole super resolution algorithm. In image registration step, two dimensional planar motion parameters (shift and rotation) are estimated. This process is the most important part for the succession of super resolution algorithm. Inaccurate image registration step cause the super resolution algorithm produce wrong results. There are several image registration methods in literature. In this study, frequency domain approach is analyzed and a new approach is presented. After the correct registration of the images, image reconstruction process is applied. Bicubic interpolation method is used in this step. The proposed super resolution image reconstruction algorithm is tested on the several images and the succession of algorithm is discussed.