Super-resolução baseada em correspondência de características SIFT e casamento de gradientes

Abstract

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.