이미지 해상도 향상

몇 GHz 신호를 재구성하기 위해 수백 kS / s로 반복 샘플링하는 일부 오실로스코프 ( DSA8300 )를 알고 있습니다. 이것이 2D 신호 (사진)로 확장 될 수 있는지 궁금합니다. 상용 16MP 카메라로 32MP 이미지를 재구성하기 위해 일련의 스틸 사진을 촬영할 수 있습니까? 이렇게하면 각 이미지에서 가지고있는 앨리어싱이 제거됩니까?

단일 이미지에서 그러한 것을 시도하면 새로운 정보가 도입되지 않으므로 분명히 작동하지 않습니다. 촬영 한 모든 사진이 완전히 동일한 경우에도 하나의 이미지를 갖는 것과 같은 시점에 있습니까? 따라서 변형이 필수적입니까? CCD / CMOS 노이즈가 그러한 일을하기에 충분한 변화입니까?

그러한 기술이나 알고리즘의 이름이 있습니까? 무엇을 찾아야합니까?

— 로 주님
소스

CCD 노이즈는 도움이되지 않지만 카메라의 물리적 움직임은 도움이됩니다. 동일한 위치에서 동일한 카메라로 동일한 장면을 여러 장 촬영하면 노이즈 만 줄일 수 있고 앨리어싱을 줄일 수는 없습니다. 여전히 같은 점을 측정하고 있습니다. 그러나 서로 한 픽셀 미만으로 오프셋 된 사진을 찍으면 효과적으로 높은 샘플링 속도를 제공하여 앨리어싱을 제거 할 수 있습니다.

— endolith

너비 23.6mm의 Nikon DX가 있고 그 치수에 4928 픽셀이 있습니다. 이것은 센서의 각 포토 사이트의 폭을 의미합니다 ~ 4.7889 미크론. 그렇다면 카메라를 너비 축을 따라이 양의 분수만큼 움직여야합니까? 매번 카메라를 0.47 미크론 씩 움직여서 10 장의 사진을 말합니까? 그리고 키를 따라 같은? 이것은 선반 스테퍼 모터를 사용하지 않는 주말 프로젝트처럼 들리지 않습니다

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나중에 생각했던 것처럼, 초초 해상도 이미지를 재구성하기 위해 다른 초점면을 가진 Light Field Camera ( Lytro ) 의 단일 사진에서 여러 장의 사진을 사용할 수 있습니까? 직관적으로, 나는 그것이 작동하지 않을 것이라고 생각합니다 :-/

— Loh Lord.

아닙니다. 대상, 광학 등의 거리에 따라 다릅니다. 카메라의 각 픽셀에서 광선이 쏠리고 렌즈에 의해 구부러지고 대상을 때리는 광선이 직사각형 점으로 덮여 있다고 상상해보십시오. 그것들은 각 카메라 픽셀이 보는 포인트입니다. 대상이 줄무늬로 덮인 벽이고 줄무늬가 각 그리드 점 사이에서 여러 번 번갈아 가면 앨리어싱이 발생합니다.

— endolith

그것은 이제 의미가 있습니다 :-)이 경우 0.4 미크론 움직임은 실제로 전혀 움직임이 아닙니다!

— 주님로.

답변:

이 기술의 한 단어는 초 해상도 입니다.

Robert Gawron 은 블로그 게시물이 여기 있고 Python 구현은 여기에 있습니다 .

일반적으로이 기술은 각 이미지가 다른 이미지와 약간 상쇄되어 있어야합니다. 샷 사이를 이동 하지 않으면 얻을 수있는 유일한 이득 은 노이즈 레벨을 줄이는 것입니다.

— 피터 케이
소스

이미지의 별칭 부분을 제거합니까? 창문과 그물을 만드는 것과 같이? 각 이미지의 별칭이 지정되어 있으면 손실 된 정보를 여전히 복구 할 수 있습니까?

— 주님로.

앨리어싱 효과가 취소 될 수있는 것 같습니다 .

— Peter K.

직관적으로, 센서 의 해상도를 의 크기로 스텝 씩 이동하면 더 높은 해상도를 얻을 수 있습니다 . 신호의 다상 표현과 같습니다. $N$ $\frac{1}{N}$ $\times N$

추정 방법을 사용하여, 센서 분해능의 (0 확률의 이벤트) 정수 곱셈이 아닌 임의의 이동, 즉 분수 이동은 더 많은 데이터를 수집하고 해상도를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

일반적으로 이러한 방법을 수퍼 해상도 (Poly Resolution)라고하며, 이는 다상 표현 및 샘플링의 이름이며 이미지 처리의 역 문제 패밀리에서 하위 문제입니다.

그러나 많은 논문이 초 해상도를 다루지 만 실제로는 다른 문제 (단일 이미지의 디콘 볼 루션)를 해결한다는 점에주의하십시오.
당신이 겪고있는 문제는 역 문제 분야에도 있지만 다중 이미지를 사용하고 있습니다.

나는 당신이 따르는 방법이 주로 리소그래피 산업에서 사용된다고 생각합니다.

— 로이
소스

그것이 내가 처음에 생각했던 것입니다. 미크론 이하의 범위로 이동해야하지만 mathworks.com/matlabcentral/fileexchange / ... 는 그러한 접근 방식을 취하지 않고 적절한 이미지 개선을 제공합니다. 체계적인 1 / N 스텝 이동 대신 약간 무작위로 카메라.

— 주님로.

안녕, 내가 쓴대로, 추정 기술을 사용하여 (센서 셀의 정수 곱셈이 아닌 한) 더 많은 데이터를 추론하는 데 사용할 수 있습니다.

— Royi

또 다른 단어는 "스태킹"입니다. CCD 노이즈를 줄이고 초점 깊이를 높이고 (약간 다르게 초점을 맞춘 이미지를 쌓아서) 매우 낮은 천체 사진을 개선하며 일련의 일반 범위 이미지에서 HDR (High Dynamic Range)을 얻는 데 사용됩니다. 보다

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

— 글렌 랜더스-피어슨
소스