ウィンドウ処理のコンテキストでの超解像とは何ですか？

DSP / DIPのコンテキストで、超解像とは何かを理解しようとしています。最大化/最小化されている基準とその理由

私のオンライン検索のほとんどは光学物理学の観点から超解像技術を生み出していますが、私はそれらが画像処理や一部のドップラーレーダー処理でも使用されていることを偶然に知っています。

私が覚えているSuper-Resの特定の例の1つは、メインローブがボックスカーの幅と同じ幅でありながら、ハミングウィンドウのようにサイドローブが非常に低く高速に低下するウィンドウ関数の設計でした。この意味で、「スーパー解像度」は、メインローブの幅が狭く、ダイナミックレンジが非常に高いため、互いに非常に近い周波数を解決できるという事実に由来しています。これは本当に超解像度と同じですか？

（おそらく）それをノイズ除去やスパース性追求の形に例えているという説明はありますか？それともまったく別の動物ですか？

超解像という用語は、今日非常に緩く使用されています。しかし、私は次の問題が元のアイデアだったと思います、または少なくとも、この用語を有名にしたものです。

シーンとそのシーンのいくつかの観測、つまり、ビデオのいくつかのフレーム間にわずかなカメラの動きがあると仮定します。超解像アルゴリズムは、これらのいくつかの観察を1つの高解像度画像に結合します。各観測には他の観測には存在しない固有の情報が含まれている可能性があるため、これは可能です。

特定のフレームをキーフレームと考える場合、アプリオリ（または追加）の情報が他のフレームに存在するため、このプロセスはMAP推定として解釈できます。

さらに、ソリューションを正則化するための追加情報として自然画像統計を使用できます。全変動正則化は、広く使用されている手法です。

Park 2003の論文をお勧めします。