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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2014.tde-29122014-113437
Documento
Autor
Nome completo
Saulo Roberto Sodré dos Reis
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2014
Orientador
Banca examinadora
Bressan, Graça (Presidente)
Hirakawa, André Riyuiti
Kurashima, Celso Setsuo
Ribas, João Paulo Ignácio Ferreira
Ruggiero, Wilson Vicente
Título em português
Um método iterativo e escalonável para super-resolução de imagens usando a interpolação DCT e representação esparsa.
Palavras-chave em português
Interpolação DCT
Métodos baseados em exemplos
Representação esparsa de sinais
Super-resolução
Resumo em português
Num cenário em que dispositivos de aquisição de imagens e vídeo possuem recursos limitados ou as imagens disponíveis não possuem boa qualidade, as técnicas de super-resolução (SR) apresentam uma excelente alternativa para melhorar a qualidade das imagens. Nesta tese é apresentada uma proposta para super-resolução de imagem única que combina os benefícios da interpolação no domínio da transformada DCT e a eficiência dos métodos de reconstrução baseados no conceito de representação esparsa de sinais. A proposta busca aproveitar as melhorias já alcançadas na qualidade e eficiência computacional dos principais algoritmos de super-resolução existentes. O método de super-resolução proposto implementa algumas melhorias nas etapas de treinamento e reconstrução da imagem final. Na etapa de treinamento foi incluída uma nova etapa de extração de características utilizando técnicas de aguçamento por máscara de nitidez e construção de um novo dicionário. Esta estratégia busca extrair mais informações estruturais dos fragmentos de baixa e alta resolução do conjunto de treinamento e ao mesmo tempo reduzir o tamanho dos dicionários. Outra importante contribuição foi a inclusão de um processo iterativo e escalonável no algoritmo, reinserindo no conjunto de treinamento e na etapa de reconstrução, uma imagem de alta resolução obtida numa primeira iteração. Esta solução possibilitou uma melhora na qualidade da imagem de alta resolução final utilizando poucas imagens no conjunto de treinamento. As simulações computacionais demonstraram a capacidade do método proposto em produzir imagens com qualidade e com tempo computacional reduzido.
Título em inglês
Iterative and scalable image super-resolution method with DCT interpolation and sparse representation.
Palavras-chave em inglês
DCT interpolation
Learning-based methods
Sparse representation
Super-resolution
Resumo em inglês
In a scenario in which the acquisition systems have limited resources or available images do not have good quality, the super-resolution (SR) techniques have become an excellent alternative for improving the image quality. In this thesis, we propose a single-image super-resolution (SR) method that combines the benefits of the DCT interpolation and efficiency of sparse representation method for image reconstruction. Also, the proposed method seeks to take advantage of the improvements already achieved in quality and computational efficiency of the existing SR algorithms. The proposed method implements some improvements in the dictionary training and the reconstruction process. A new dictionary was built by using an unsharp mask technique to characteristics extraction. Simultaneously, this strategy aim to extract more structural information of the low resolution and high resolution patches and reduce the dictionaries size. Another important contribution was the inclusion of an iterative and scalable process by reinserting the HR image obtained of first iteration. This solution aim to improve the quality of the final HR image using a few images in the training set. The results have demonstrated the ability of the proposed method to produce high quality images with reduced computational time.
 
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Tese_Saulo.pdf (4.63 Mbytes)
Data de Publicação
2015-01-16
 
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  • REIS, SAULO R. S., and BRESSAN, Graça. Image super-resolution using DCT interpolation and sparse learning-based method [doi:10.1117/12.2030721]. In Fifth International Conference on Digital Image Processing, Beijing. , 2013.
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