Görüntü Çözünürlüğünü Artırma

Birkaç GHz sinyalini yeniden oluşturmak için birkaç yüz kS / s'de tekrar tekrar örneklenen bazı osiloskopları ( DSA8300 ) biliyorum . Bunun 2D sinyallere (fotoğraflar) genişletilip genişletilemeyeceğini merak ediyordum. Sonunda 32MP görüntüyü yeniden oluşturmak için ticari bir 16MP kamera kullanarak bir dizi (4 diyelim) fotoğraf çekebilir miyim? Bunu yaptığınızda, her resimdeki takma ad kaldırılır mı?

Tek bir görüntüden böyle bir şey denenirse, yeni bir bilgi sunulmadığı için işe yaramaz. Çekilen tüm resimler kesinlikle aynıysa, yine de tek bir görüntü ile aynı noktada mı kalacağım? Varyasyonlar gerekli mi? CCD / CMOS gürültüsü böyle bir şeyin çalışması için yeterli varyasyon mu?

Böyle bir teknik veya algoritma için bir isim var mı? Ne aramalıyım?

— Lord Loh.
kaynak

CCD gürültüsü size yardımcı olmaz, ancak kameranın fiziksel hareketi olabilir. Aynı konumda aynı kamerayla aynı sahnenin birden fazla fotoğrafını çekmek, takma adı azaltmayı değil, yalnızca gürültüyü azaltmanıza izin verir. Hala aynı noktaları ölçüyorsun. Bununla birlikte, birbirinden bir pikselden daha az resim çekmek, etkin bir şekilde daha yüksek bir örnekleme oranı sunarak, diğer adın kaldırılmasına yardımcı olur.

— endolith

23.6 mm genişliğinde ve bu boyutta 4928 piksel olan bir Nikon DX'im var. Bu, sensördeki her fotositin genişliğini ~ 4.7889 mikron olarak hesaplar. Peki kameramı genişlik ekseni boyunca bu miktarın kesirleri ile hareket ettirmeli miyim? Kameramı her seferinde 0,47 mikron hareket ettirerek 10 resim söylesin mi? Ve aynı yükseklik boyunca mı? Bu, raf step motorları ile bir hafta sonu projesi gibi görünmüyor: '- (

— Lord Loh.

Bir düşünce olarak, merak ediyordum, süper çözünürlüklü bir görüntüyü yeniden oluşturmak için farklı odak düzlemlerine sahip tek bir Işık Alanı Kamerasından ( Lytro ) birden fazla fotoğraf kullanabilir miyim ? Sezgisel olarak, Bence işe yaramaz: - /

— Lord Loh.

Hayır, hedefe olan mesafeye, optiklere vb. Bağlıdır. Kameranızın her pikselinden bir ışının çekildiğini, lens tarafından büküldüğünü ve hedefinize vurduğunu hayal edin, böylece dikdörtgen bir nokta ızgarası ile kaplıdır. Bunlar, her kamera pikselinin gördüğü noktalardır. Hedef çizgilerle kaplı bir duvarsa ve çizgiler ızgara noktalarınızın her biri arasında birkaç kez değişiyorsa, takma adınız olacaktır.

— endolit

Bu artık mantıklı :-) Bu durumda 0.4 mikronluk bir hareket neredeyse hiç hareket değil!

— Lord Loh.

Yanıtlar:

Bu teknik için bir kelime süper çözümdür .

Robert Gawron'un burada bir blog yazısı ve burada Python uygulaması var .

Genellikle, bu teknik her bir görüntünün diğerlerinden biraz dengelenmesine dayanır. Eğer alacağındançok sadece kazanç değil çekimler arasında hareket gürültü seviyesini azaltmak olacaktır.

— Peter K.
kaynak

Bu, görüntünün takma kısımlarıyla ortadan kalkacak mı? Pencereler ve ince ağlar yapmak gibi mi? Her görüntü takma adı varsa, kaybedilen bilgiler yine de kurtarılabilir mi?

— Lord Loh.

Örtüşmenin bazı etkilerinin geri alınabileceği anlaşılıyor .

— Peter K.

Sezgisel olarak, sensör hareket ettirirseniz $N$ $\frac{1}{N}$ $\times N$

Tahmin yöntemlerini kullanarak, sensörün çözünürlüğünün (sıfır olasılıklı olay) tamsayı çarpımı olmayan herhangi bir hareket, yani kesirli hareket, daha fazla veri toplamak ve çözünürlüğü artırmak için kullanılabilir.

Genellikle bu yöntemlere Çoklu Faz gösterimi ve örnekleme için süslü bir isim olan ve Görüntü İşlemede Ters Sorun ailesinde alt problem olan Süper Çözünürlük denir.

Yine de, birçok makalenin Süper Çözünürlük ile uğraşmasına dikkat edin, ancak aslında farklı bir sorunu çözer (Tek Görüntünün Deconvolution).
Sonradan yaşadığınız sorun Ters Sorunlar alanında olsa da, çoklu görüntüler kullanıyor.

Sanırım peşinde olduğunuz yöntem ağırlıklı olarak Litografi endüstrisinde kullanılıyor.

— Royi
kaynak

Başlangıçta böyle düşünmüştüm. Alt mikron aralığında hareket etmek zorunda kalacağım, ama bu - mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/… böyle bir yaklaşım almıyor ve iyi bir görüntü iyileştirmesi sağlıyor - belki de hareket ederek alt fotoğraf sitelerinden bilgi alıyor olabilir kamera sistematik 1 / N adım hareketi yerine biraz rastgele.

— Lord Loh.

Merhaba, Yazdığım gibi, tahmin teknikleri kullanarak herhangi bir hareket (sensörler hücrelerinin tamsayı çarpımı olmadıkça) daha fazla veri çıkarmak için kullanılabilir.

— Royi

Başka bir kelime "istifleme" dir. CCD parazitini azaltmak, odak derinliğini artırmak (biraz farklı odaklanmış görüntüleri istifleyerek), çok düşük ışıklı astronomik fotoğrafları iyileştirmek ve bir dizi normal aralıklı görüntüden yüksek dinamik aralık (HDR) elde etmek için kullanılır. Görmek

http://en.wikipedia.org/wiki/Focus_stacking

http://www.instructables.com/id/Astrophotography-Star-Photo-Stacking

http://en.wikipedia.org/wiki/High_dynamic_range_imaging

— Glenn Randers-Pehrson
kaynak