Как работает Super Resolution? - Фотопедия
       517

Как работает Super Resolution?

10 голосов
/ 28 июня 2012

Выбор из этого вопроса Я прочитал статью в Википедии, но не могу понять, почему наложение копий одного и того же изображения друг на друга должно улучшить разрешение изображения?

Ответы [ 3 ]

13 голосов
/ 28 июня 2012

Процесс сложный, но это должно дать интуицию в том, что происходит. Представьте, что у вас обычная камера, но с моторами для перемещения датчика на полпикселя в любом направлении.

Вместо того, чтобы снимать одно изображение, этой камере нужно четыре: одно по центру, одно смещенное на половину пикселя вправо, одно смещенное на половину пикселя вниз, а другое - на половину пикселя вправо и половину пикселя вниз.

Затем мы можем взять центрированное изображение, удвоив его размер, разметив пиксели следующим образом:

xxxx               x x x x 
xxxx      ____\    
xxxx          /    x x x x 
xxxx               
                   x x x x

                   x x x x

Затем мы можем заполнить пробелы, используя другие смещенные изображения, 1, 2 и 3:

x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323

Оставив нам изображение с двойным разрешением. Интересно, что есть камеры, использующие эту технику, такие как Hasselblad H4D-200MS (извините, если вам нужно спросить, сколько вы не можете себе позволить).

Сверхразрешение со стандартной камерой немного сложнее, так как при неконтролируемом движении камеры или объекта вы не получите точного смещения на половину пикселя, но если вам не повезет, ваше смещенное изображение будет в некоторой степени смещено относительно оригинал. Комбинируя достаточное количество изображений, вы получите очень нерегулярно дискретизированное изображение (с выборками пикселей, которые не попадают в сетку), но такое, которое можно интерполировать (путем трассировки линий между выборками, чтобы угадать результат, попадающий на точную линию сетки) обычное изображение.

3 голосов
/ 28 июня 2012

Учтите, что датчик не идеальное устройство захвата. Каждый пиксель будет записан с некоторым количеством ошибок. Например, если наиболее точное значение пикселя составляет N, датчик запишет значение, которое находится в диапазоне N-E to N+E для данного E. Для хорошего датчика E маленький, плохой датчик будет иметь больший E.

Также обратите внимание, что при каждой экспозиции данный пиксель будет иметь различную ошибку, ячейки в датчике не имеют памяти, поэтому пиксель, который один раз оказался низким, может оказаться высоким в следующем.

Когда вы делаете несколько снимков одного и того же объекта и усредняете их вместе, вы эффективно уменьшаете E. Для нашего примера пикселя выше, вы будете усреднять кучу различных значений, которые находятся вокруг неизвестного N, поэтому среднее приблизит вас к этому идеалу N.

1 голос
/ 28 июня 2012

Вот как я понимаю вещи. Люди должны смело указывать на любые заблуждения, чтобы мы все назидались, но, надеюсь, на самом деле они будут указывать на то, что они заметят, а не просто бормочут в своем пиве. (или бороды или ...).

Проще говоря, на разных фотографиях информация немного отличается, и для обнаружения и извлечения этой дополнительной информации и ее комбинированного последовательного аддитивного подхода используются различные методы.

Стоит отметить, что система не гарантирует работу во всех случаях.
[Страница Википедии с высоким разрешением] отмечает:

  • В наиболее распространенных алгоритмах SR информация, полученная в изображении SR, была встроена в изображения LR в виде псевдонимов.

    Для этого требуется, чтобы датчик захвата в системе был достаточно слабым, чтобы на самом деле происходило сглаживание. Система с ограниченной дифракцией не содержит псевдонимов, а также система, в которой общая передаточная функция модуляции системы отфильтровывает высокочастотный контент.

Псевдоним - это способность системы правильно представлять данные соответствующих частот. См. «Объяснение» как конец.

Если я понимаю их правильно (и могу или не могу), их фраза «достаточно слабая» означает, что это дополнительная информация, которую датчик сам не может распознать, которая обычно считается плохой, поэтому обычно по возможности подавляется, НО это "псевдоним" дополнительная информация необходима системе SR. Nikon D800r не имеет сглаживающего оптического фильтра на датчике, в то время как у стандартного D800 и почти у всех других зеркал есть такой фильтр.

MTF - это, по сути, способность объектива создавать контрастное ИЛИ для создания «резкости» (два тесно связаны между собой. Обычно MTF лучше всего подходит ближе к середине объектива и, с прямоугольным изображением, падает к краям и обычно больше в углах изображения. Они говорят, что способность системы создавать изображение с суперразрешением зависит от ее способности отображать контрастность и резкость, то есть от ее качества, т. е. объектив должен быть как минимум примерно таким же хорошим, как объектив, который oroduce super rsolutionj iomage непосредственно, если сенсор и возможности процесса были улучшены.


Псевдоним - это то, что происходит, когда поток информации отбирается так медленно, что часть высокочастотной информации изменяется быстрее, чем частота дискретизации, и «оборачивается» и выглядит так, как будто это действительно низкочастотная составляющая. В ограничивающей системе частота дискретизации должна быть как минимум вдвое выше, чем самая высокая скорость передачи информации, но на практике требуется несколько более высокая скорость, чем эта.

Простой пример:

  • Рассмотрим последовательность 0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 ...

    Очевидно, что есть шаблон, который повторяется каждые 12 единиц.
    Это треугольник пр., Который увеличивается на 6 циклов и уменьшается еще на 6 циклов, а затем повторяется с периодом = 12 единиц.

    Теперь сэмплируйте последовательность только одиннадцатый раз. Мы получаем
    0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1
    Это точно такая же картина, НО она меняется в 11 раз медленнее - треугольная волна с периодом 11 x 12 = 132 единицы.

    Сэмплируйте одну и ту же последовательность каждый раз, и вы получите 0 4 4 0 4 4 0 4 4
    то есть это выглядит как прямоугольная волна 1: 2 с периодом = 24 единицы.

    Любой период выборки, превышающий 6 единиц времени = половина цикла, приведет к таким ошибкам сглаживания.

Добро пожаловать на сайт Фотопедия, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...