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Previous issue date: 2016-12-09 / Não recebi financiamento / The super-resolution aims to obtain a higher resolution image, using information from one or more low resolution images. There are different applications where super-resolution may be used, such as medical and forensic images. This work proposes a study and development of algorithms, based on Tekalp and Sezan’s algorithm, using the projection onto convex sets theory, in order to obtain super-resolution, therefore obtaining a higher resolution image, from a low resolution images set, with subpixel informations. We proposed the adition of a convex restriction based on Richardon-Lucy’s algorithm, modified to be weighted by Canny’s filter, along with total variation regularization, aiming to restore frequencies lost during high resolution images decimation and degradation processes . Therefore, we have a hybrid approach, that implements spatial and spectral super-resolution simultaneously, based on projection onto convex sets. The obtained results by the proposed algorithms were compared to Tekalp and Sezan’s base algorithm. The visual analysis of the images, along with the mean square error were taken in consideration for comparisons. In development, grayscale images were used, but the methods are extensible for color images. Results showed improvement in the obtained images, with less noise, blurring and more edge definition than the low resolution images. We conclude that the approach has potential for medical applications and forensic computation. / A super-resolução tem por objetivo a obtenção de uma imagem de maior resolução, utilizando informações de uma ou mais imagens de baixa resolução. Existem diferentes aplicações onde a utilização da super-resolução é empregada, como imagens médicas e forenses. A proposta deste trabalho é o estudo e desenvolvimento de algoritmos, baseados no algoritmo de Tekalp e Sezan, que utilizam a teoria de projeções sobre conjuntos convexos com o objetivo de super-resolução, obtendo uma imagem de maior resolução a partir de um conjunto de imagens com informações subpixel. Propomos também, uma restrição convexa baseada no algoritmo de Richardson-Lucy, modificado para ser ponderado pelo filtro de Canny, juntamente com regularização total variation, com o intuito de restaurar frequências perdidas durante os processos de decimação e degradação das imagens de alta resolução. Com isso temos uma abordagem híbrida, que implementa super-resolução espacial e espectral simultaneamente, baseada em projeções sobre conjuntos convexos. Os resultados obtidos pelos algoritmos propostos foram comparados com o algoritmo base de Tekalp e Sezan. Para as comparações, levou-se em consideração a análise visual das imagens juntamente com o erro quadrático médio. No desenvolvimento, foram utilizadas imagens em tons de cinza, mas os métodos são extensíveis para imagens coloridas. Os resultados apresentaram melhoria nas imagens obtidas em relação as imagens de baixa resolução, minimizando o ruído, o borramento e melhor definição das bordas. Concluímos que a abordagem possui potencial para aplicações médicas e em computação forense.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/8804 |
| Date | 09 December 2016 |
| Creators | Antunes Filho, Amauri |
| Contributors | Homem, Murillo Rodrigo Petrucelli |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus Sorocaba, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (Campus SOROCABA), UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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