numerical algorithms for image superresolution

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The goal of this thesis is a complete superresolution algorithm which can be applied in ...... [1] employed Kaczmarz's method to iteratively refine the HR estimate.
          

                                                       

   

 

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Sample LR frame

Original image

5

20

10

40

15

60

20

80

25

100

30

120

35

140

40

160 10

20

30

40

50

Blind superresolution reconstruction 20

40

40

60

60

80

80

100

100

120

120

140

140

160

160 100

150

Superresolution with correct PSF

20

50

100

150

50

100

150

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Actual radius = 5

0.2

0.06

No noise, all frames No noise, 10 frames

No noise, all frames No noise, 10 frames

0.05 GCV value

GCV value

0.15

0.1

0.04 0.03 0.02

0.05 0.01 0

2

4

6 Radius

8

0

10

2

Actual radius = 2

4

6 Radius

8

10

Actual radius = 5 0.06

0.12

0.05

0.1

0.04

GCV value

GCV value

0.14

0.08 0.06

30dB, all frames 30dB, 10 frames

0.04 0.02 0

2

4

6 Radius

8

10

30dB, all frames 30dB, 10 frames

0.03 0.02 0.01 0

2

4

6 Radius

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8

10

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Sample LR frame 10 20 30 40 50 60 20

40

60

Blind superresolution reconstruction

50 100 150 200 250 300 100

200

300

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