タグ付けされた質問 「superresolution」

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？

12 image-processing  aliasing  resolution  superresolution  inverse-problem 

Photoshop CCのディテールを維持するアップサンプリングアルゴリズムは本当に素晴らしいです。ほぼリアルタイムで詳細を保持しながら、あらゆる画像を拡大できます。そして、それがどのように実装されているのか、本当に疑問に思います。 私はキーワードで論文を検索することから始めましたsingle image super resolution。そして、現在の最先端のアルゴリズムは、欠けている高周波情報を推測するために訓練された外部データベースを必要とするようです。完全な辞書をトレーニングして配布するのは本当に難しいと思いますよね？また、画像ピラミッドを含む辞書をリアルタイムでトレーニングすることはできないと思います。 その後、アルゴリズムにimage upsampling比べて十分高速に見えるの領域に目を向けましたが、super resolution非常に多くのアルゴリズムがあり、私は完全に迷っています。 それで、誰かがそのツールをどのように実装できるかについて推測やヒントがありますか？ありがとう！

8 image-processing  algorithms  superresolution  supersampling  reverse-engineering 

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？

7 image-processing  frequency-spectrum  superresolution  denoising