답변:
프로세스는 복잡하지만 진행 상황을 직감해야합니다. 일반 카메라가 있지만 센서를 사용하여 센서를 픽셀 단위로 어떤 방향 으로든 이동한다고 상상해보십시오.
하나의 이미지를 촬영하는 대신이 카메라는 4 개의 카메라를 필요로합니다. 하나는 중앙에, 하나는 반 픽셀 오른쪽으로 이동하고, 하나는 반 픽셀 아래로 이동하고, 다른 하나는 픽셀 반씩 오른쪽과 반 픽셀 아래로 이동합니다.
그런 다음 중앙 이미지를 가져 와서 크기를 두 배로 만들어 픽셀 간격을 지정하십시오.
xxxx x x x x
xxxx ____\
xxxx / x x x x
xxxx
x x x x
x x x x
그런 다음 다른 시프트 된 이미지 1, 2 및 3을 사용하여 간격을 채울 수 있습니다.
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
2 배 해상도의 이미지를 남겨주세요. 흥미롭게도 Hasselblad H4D-200MS와 같이이 기술을 사용하는 것보다 카메라가 충분합니다 (얼마나 여유가 없는지 물어봐야해서 미안합니다).
표준 카메라를 사용하는 초 해상도는 제어되지 않은 카메라 또는 피사체 움직임이있을 때 정확한 반 픽셀 이동 근처에 있지 않지만, 매우 운이 좋지 않으면 이동 된 이미지가 원본과 다소 상쇄됩니다. 충분한 이미지를 결합하면 매우 불규칙적으로 샘플링 된 이미지 (그리드에 들어 가지 않는 픽셀 샘플 포함)를 얻을 수 있지만 보간 할 수있는 이미지를 얻을 수 있습니다 (샘플 사이의 라인을 추적하여 정확한 그리드 라인에 떨어지는 결과를 추측하여) 일반 이미지.
센서가 완벽한 캡처 장치가 아님을 고려하십시오. 각 픽셀은 약간의 오류와 함께 기록됩니다. 예를 들어, 픽셀의 가장 정확한 값이 N인 경우 센서는 N-E to N+E지정된 범위의 값을 기록합니다 E. 좋은 센서 E가 작을수록 나쁜 센서는 더 커집니다 E.
또한 각 노출에서 주어진 픽셀마다 다른 오류가 발생하므로 센서의 셀에 메모리가 없으므로 한 번에 낮은 픽셀이 다음에 높은 픽셀로 나타날 수 있습니다.
같은 피사체에 여러 번 노출하여 함께 평균화하면 효과적으로 감소 E됩니다. 위의 픽셀 예에서, 당신은 모든 미지의 주위에있는 많은 다른 값 N들의 평균을 낼 것이므로, 평균은 당신을 그 이상에 가깝게 할 것입니다 N.
다음은 내가 이해하는 것입니다. 사람들은 우리가 모두 교화되도록 오해를 자유롭게 지적해야하지만, 실제로 맥주에 빠지는 것이 아니라 그들이 발견 한 것을 실제로 지적 할 것입니다. (또는 수염 또는 ...).
간단하고 간단하게 말하면, 사진마다 약간 다른 정보가 있으며이 추가 정보를 감지 및 추출하고 일관된 추가 방식으로 결합하는 데 다양한 방법이 사용됩니다.
모든 경우에 시스템이 작동한다고 보장 할 수는 없습니다.
[Wikipedia Super-Resolution page] 노트 :
가장 일반적인 SR 알고리즘에서 SR 이미지에서 얻은 정보는 앨리어싱 형태로 LR 이미지에 포함되었습니다.
이를 위해서는 시스템의 캡처 센서가 앨리어싱이 실제로 발생할 정도로 약해야합니다. 회절 제한 시스템은 앨리어싱을 포함하지 않으며 전체 시스템 변조 전송 기능이 고주파수 컨텐츠를 필터링하는 시스템도 없습니다.
앨리어싱은 시스템이 관련 주파수의 데이터를 올바르게 제시하는 능력입니다. 끝으로 "설명"을 참조하십시오.
그것들을 올바르게 이해하면 (그리고 약할 수도 있습니다) "충분히 약하다"라는 말은 센서가 스스로 해결할 수없는 추가적인 정보라는 것을 의미합니다. 일반적으로 나쁜 것으로 간주되므로 가능한 "Valias"가 될 수있는 곳에서는 일반적으로이 "별칭 화" SR 시스템에는 추가 정보가 필요합니다. Nikon D800r에는 센서에 앤티 앨리어싱 광학 필터가 없으며 표준 D800 및 거의 모든 다른 DSLR에는 이러한 필터가 있습니다.
MTF는 렌즈가 명암을 생성하거나 "선명도"를 생성 할 수있는 능력입니다 (두 가지가 밀접하게 관련되어 있습니다. MTF는 렌즈 중간 부근에서 일반적으로 최고이며 직사각형 이미지의 경우 가장자리쪽으로 떨어지고 일반적으로 이미지 모서리에서 더 많이 떨어집니다) 그들은 시스템이 초 해상도 이미지를 생성 할 수있는 능력은 대비와 선명도를 렌더링하는 능력, 즉 품질에 달려 있습니다. 즉, 렌즈는 초 고화질을 생성 할 수있는 렌즈만큼 우수해야합니다. 센서 및 프로세스 기능이 개선 된 경우 직접 해결합니다.
앨리어싱 은 정보 스트림이 너무 느리게 샘플링되어 일부 고주파 정보가 샘플링 속도보다 더 빠르게 변경되고 랩핑되어 실제로는 저주파 성분 인 것처럼 보이는 경우에 발생합니다. 제한 시스템에서 샘플링 속도는 현재 최고 정보 속도의 두 배 이상이어야하지만 실제로는 필요한 것보다 다소 높은 속도입니다.
간단한 예 :
다음과 같은 순서를 고려하십시오.
분명히 12 단위마다 반복되는 패턴이 있습니다.
6주기 동안 증가하고 6주기 동안 감소한 다음주기 = 12 단위로 반복되는 삼각형 ave입니다.
이제 11 번마다 시퀀스를 샘플링하십시오. 우리는
0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1을 얻습니다.
이것은 정확히 11 배 더 느리게 변경되는 패턴이지만 11 x 12 = 132 단위의 삼각파입니다.
매 8 번째 동일한 시퀀스를 샘플링하면 0 4 4 4 4 0 4 4를 얻게됩니다.
즉,주기 = 24 단위 인 1 : 2 구형파처럼 보입니다.
6 단위 시간보다 큰 샘플링주기 = 반주기는 이러한 앨리어싱 오류가 발생합니다.