Улучшение качества изображений методом экстраполяции пространственных спектров

Рассмотрены методы повышения качества изображения с использованием пространственных спектральных представлений. Описаны две постановки задачи. В первой постановке доступна информация о деталях высокого разрешения, задаваемая дополнительным опорным изображением. Изображение высокого разрешения получено комбинацией спектров основного и опорного изображений. Во второй постановке дополнительной информации нет. Изображение высокого разрешения синтезировано по аналитически продолженному спектру исходного. Представлены результаты работы рассмотренных методов.

Литература

[1] Биккенин Р.Р., Чесноков М.Н. Теория электрической связи. М.: Академия, 2010. 329 с.

[2] Getreuer P. Linear Methods for Image Interpolation // Image Processing On Line. 2011.

[3] Turkowski K., Gabriel S. Filters for Common Resampling Tasks. Boston: Graphics Gems I. Academic Press, 1990. Р 147-165.

[4] Tsurkov V.I. An analytical model of edge protection under noise suppression by anisotropic diffusion // J. Computer and Systems Sciences International. 2000. Vol. 39. No. 3. P. 437-440.

[5] Цурков В.И., Ковков Д.В. Способ удаления шума в изображении. Пат. RUS 2316816 25.08.2005.

[6] Mironov A.A., Tsurkov V.I. Approximation and decomposition by extremal graphs // Zh. Vychisl. Mat. Mat. Fiz. 1993. Vol. 33. No. 2. С. 283-298.

[7] Mironov A.A., Tsurkov V.I. Network models with fixed parameters at the communication nodes. II. // J. Computer and Systems Sciences International. 1994. Vol. 32. No. 6. Р 1-11.

[8] Миронов А.А., Цурков В.И. Транспортные и сетевые задачи с минимаксным критерием // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1995. Т. 35. № 1. С. 24-45.

[9] Бондур В.Г. Моделирование двумерных случайных полей яркости на входе аэрокосмической аппаратуры методом фазового спектра // Исслед. Земли из космоса. 2000. № 5. С. 28-44.

[10] Zomet A., Peleg S. Multi-sensor super-resolution // Proc. 6th IEEE Workshop Applications of Computer Vision. 2002. P. 27-31.

[11] Матвеев И.А., Мурынин А.Б. Принципы построения системы стереоскопического зрения для управления движением робота // Известия РАН. Теория и системы управления. 2003. № 3. С. 184-192.

[12] Матвеев И.А., Мурынин А.Б. Идентификация объектов по стереоизображениям. Оптимизация алгоритмов восстановления поверхности // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. № 3. С. 149-155.

[13] Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. М.: Физматлит, 2003.

[14] Gao Y., Rehman A., Wang Z. CW-SSIM Based image classification // 18th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). 2011. IEEE. 2011. Р. 1249-1252.

[15] Greenspan H., Anderson C.H., Akber S. Image enhancement by nonlinear extrapolation in frequency space // IEEE Transactions on Image Processing. 2000. Vol. 9. No. 6. Р 1035-1048.

[16] Хонина С.Н., Баранов В.Г., Котляр В.В. Спектральный метод увеличения фрагментов цифровых изображений // Компьютерная оптика. 1999. Т. 19. С. 165-173.

[17] Comparison of pansharpening algorithms: Outcome of the 2006 GRS-S data-fusion contest / L. Alparone et al. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2007. Vol. 45. No. 10. Р 3012-3021.