論文の概要: Super Resolution image reconstructs via total variation-based image deconvolution: a majorization-minimization approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10876v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 18:19:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:59.142987
• Title: Super Resolution image reconstructs via total variation-based image deconvolution: a majorization-minimization approach
• Title（参考訳）: 超高分解能画像再構成における全変量画像デコンボリューション--最大化最小化法
• Authors: Mouhamad Chehaitly,
• Abstract要約: 本研究の目的は,超解像におけるトータル変分規則性による画像系列の再構成である。 動きを説明し,Hhorn-Shunckアルゴリズムを用いて画像列の光学的流れを計算し,動きを推定する。 運動測定による超解像復元についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This work aims to reconstruct image sequences with Total Variation regularity in super-resolution. We consider, in particular, images of scenes for which the point-to-point image transformation is a plane projective transformation. We first describe the super-resolution image's imaging observation model, an interpolation and Fusion estimator, and Projection on Convex Sets. We explain motion and compute the optical flow of a sequence of images using the Horn-Shunck algorithm to estimate motion. We then propose a Total Variation regulazer via a Majorization-Minimization approach to obtain a suitable result. Super Resolution restoration from motion measurements is also discussed. Finally, the simulation's part demonstrates the power of the proposed methodology. As expected, this model does not give real-time results, as seen in the numerical experiments section, but it is the cornerstone for future approaches. Finally, the simulation's part demonstrates the power of the proposed methodology. As expected, this model does not give real-time results, as seen in the numerical experiments section, but it is the cornerstone for future approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,超解像におけるトータル変分規則性による画像系列の再構成である。 特に,点間画像変換が平面射影変換である場面の画像について考察する。 まず,超高分解能画像の画像観察モデル,補間・核融合推定器,凸集合の投影について述べる。 動きを説明し,Hhorn-Shunckアルゴリズムを用いて画像列の光学的流れを計算し,動きを推定する。 次に,最大化最小化手法を用いて全変量レギュレータを提案し,適切な結果を得る。 運動測定による超解像復元についても論じる。 最後に、シミュレーションの部分は提案手法の威力を示す。 予想通り、このモデルは数値実験のセクションで見られるようなリアルタイムな結果を与えないが、将来のアプローチの基盤となっている。 最後に、シミュレーションの部分は提案手法の威力を示す。 予想通り、このモデルは数値実験のセクションで見られるようなリアルタイムな結果を与えないが、将来のアプローチの基盤となっている。

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