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Título: Super-resolução baseada em correspondência de características SIFT e casamento de gradientes
Título(s) alternativo(s): Super-resolution based on SIFT features correspondence and gradient martching
Autor(es): Ferreira, Renan Utida
Orientador(es): Queiroz, Ricardo Lopes de
Assunto: Processamento de vídeos
Super-resolução
Processamento de imagens
Data de publicação: 28-Fev-2016
Data de defesa: 31-Jul-2015
Citação: FERREIRA, Renan Utida. Super-Resolução baseada em correspondência de características SIFT e casamento de gradientes. 2015. xv, 116 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e Automação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Resumo: Reconstrução de imagem por super-resolução (ou simplesmente super-resolução) tem sido um campo de vasto estudo na área de processamento de imagens e vídeos. Dentre as várias propostas para resolver este problema, a super-resolução baseada em exemplos tem por objetivo transformar uma imagem em baixa resolução para uma imagem em alta resolução a partir da inferência de informações de alta frequência de outras imagens em alta resolução. Neste trabalho, propomos novas técnicas de super-resolução baseada em exemplos usando correspondência de descritores de características SIFT e casamento de gradientes. A correspondência de descritores é usada para a geração de um fluxo de vetores de movimentos, a partir dos quais compomos novas imagens por compensação de movimento usando transformações de perspectivas. O casamento de gradientes é usado para geração de imagens refinadas, a partir das quais será extraída informação de alta frequência a ser inserida na imagem de baixa resolução. Apresentamos dois métodos distintos para a solução proposta:no primeiro método, usamos grades móveis para selecionar os grupos de vetores que definem as transformações de perspectivas e casamento de gradientes em vizinhanças quadradas; no segundo, usamos agrupamento automático de vetores e casamento de gradientes em vizinhanças circulares. A solução proposta é testada no contexto de vídeos de resolução mista. Nossos resultados mostram qualidade objetiva dos quadros de vídeo super-resolvidos da ordem de 2dB, medida em PSNR, superior ao obtido por outras soluções. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT
Super-resolution image reconstruction (or simply super-resolution) has been a vast field of study in the area of image and video processing. Among the many solutions for this problem, example-based super-resolution has the objective of transforming a low resolution image into a high resolution one by inferring high frequency information from other high resolution images. In this work, we propose new techniques of example-based super-resolution by using SIFT feature descriptors matching followed by gradient matching. The descriptors’ matching is used to generate a motion vector flow, from which we compose new images by motion compensation using perspective transformation. The gradient matching is used to generate refined images, from which we extract the high frequency information to be inserted to the low resolution image. We present two distinct methods for this solution: in the first method, we use moving grids to select the groups of vectors from which we derive the perspective transformation, followed by the matching of gradients in a square neighborghood; in the second method, we use the automatic clustering of vectors and gradient matching in a circular neighborhood. The proposed solution is tested in the context of mixed resolution videos. Our results show superior objective quality in the super-resolved video frames of around 2dB, measured in PSNR, compared to other solutions.
Descrição: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015.
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