画像の解像度を上げる

数百kS / sで繰り返しサンプリングして数GHzの信号を再構成するオシロスコープ（DSA8300）を知っています。これが2D信号（写真）に拡張できるかどうか疑問に思っていました。市販の16MPカメラを使用して一連の静止画（たとえば4）を撮影して、最終的に32MP画像を再構築できますか？これを行うと、各画像のエイリアスが削除されますか？

そのようなことを単一の画像から試みた場合、新しい情報が導入されていないため、明らかに機能しません。撮影したすべての写真が完全に同一である場合、1つの画像があるのと同じ時点になりますか？バリエーションは不可欠ですか？CCD / CMOSノイズは、そのようなものが機能するのに十分なバリエーションですか？

そのような技術やアルゴリズムの名前はありますか？何を探すべきですか？

そのテクニックの1つの言葉は超解像です。

Robert Gawronのブログ投稿とPythonの実装がこちらにあります。

通常、この手法は、各画像が他の画像からわずかにオフセットしていることに依存しています。ショット間を移動しないことで得られる唯一のゲインは、ノイズレベルを下げることです。

直感的に、センサー移動すると$N$$\frac{1}{N}$$\times N$

推定方法を使用すると、センサーの解像度の（確率がゼロのイベント）整数乗算ではない動き、つまり部分的な動きを使用して、より多くのデータを収集し、解像度を向上させることができます。

通常、これらのメソッドは、超解像と呼ばれます。これは、多相表現とサンプリングの仮名であり、画像処理の逆問題ファミリのサブ問題です。

しかし、多くの論文が超解像を扱っているにもかかわらず、実際には別の問題を解決していることに注意してください（単一画像のデコンボリューション）。
あなたが求めている問題は逆問題の分野にもありますが、マルチ画像を使用しています。

あなたが求めている方法は、主にリソグラフィ業界で使用されていると思います。

別の言葉は「スタッキング」です。これは、CCDノイズの低減、焦点深度の増加（わずかに異なる焦点の画像の積み重ねによる）、非常に低光量の天体写真の改善、および一連の通常範囲画像からの高ダイナミックレンジ（HDR）の取得に使用されます。見る

http://en.wikipedia.org/wiki/Focus_stacking

http://www.instructables.com/id/Astrophotography-Star-Photo-Stacking

http://en.wikipedia.org/wiki/High_dynamic_range_imaging