Image super-resolution is the process of combining multiple images into a single image that has higher resolution than any of the original images. We present a variational framework for fusing multiple co-registered images using the Total Variation (TV) and Mumford-Shah regularizations. We also propose an alternating minimization strategy for aligning and fusing multiple images in the case when the co-registration parameters are unknown. We discuss applications to video enhancement and present two novel applications to barcode scanning and Magnetic Resonance Imaging (MRI).
목차
Abstract 1. Introduction 2. Variational Super-Resolution 2.1. Data Fusion with Known Registration 2.2. Simultaneous Registration and Fusion 3. Applications of Super-Resolution 3.1. Video Enhancement 3.2. Barcode Scanning 3.3. Reconstruction from MRI Sensor Data 4. Conclusions and Further Research Acknowledgments References
키워드
Image super-resolutionImage inpaintingImage registrationTotal VariationMumford-Shah energyCalculus of variations
저자
Todd Wittman [ Department of Mathematics, The Citadel, Charleston, SC, USA ]
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.9 No.8