최근 대부분의 디지털 이미지 응용분야에서는 영상 처리 및 분석을 위해 고해상도 이미지나 비디오가 요구되고 있다. 한편, 일반적인 영상획득시스템으로부터 획득한 영상신호는 획득하는 과정에서 물리적 영향, 제조 기술의 한계 및 환경적인 영향 등으로 인하여 영상의 화질 저하를 가져온다. 이러한 문제를 해결하기위해 연구되고 있는 방법 중 하나인 초해상도 복원 기술은 동일한 물체를 촬영한 다수의 저해상도 영상으로 고해상도 영상을 만들어내는 영상복원기술이다. 본 논문에서는 S&A (Shift & Add) 방법에 POCS (Projection onto Convex Sets) 이론을 적용하여 기존의 방법보다 개선된 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 잡음에 약하다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안한 방법에서는 복원단계에 사용되는 참조영상을 POCS이론에 적용하여 기존의 S&A방법과 결합하였다. 또한 광학적 왜곡에 해당하는 카메라 블러(blur) 연산자로 주파수 영역에서 BLPF (Butterworth Low-pass Filter)를 사용하여 기존방법의 문제점인 링잉현상을 해결하였다. 실험결과를 통해 잡음에 강하고 영상의 고주파영역을 향상시킨 제안한 초해상도 방법의 우수성을 확인하였고, 객관적 평가를 위해 기존의 방법과 PSNR (peak signal to noise ratio)을 비교하였다.
In most digital imaging applications, high-resolution images or videos are usually desired for later image processing and analysis. The image signal obtained from general imaging system occurs image degradation during the process of image acquirement caused by the optics, physical constraints and the atmosphere effects. Super-resolution reconstruction, one of the solution to address this problem, is image reconstruction technique that produces a high-resolution image from several low-resolution frames in video sequences. In this paper, we propose an improved super-resolution method using Projection onto Convex Sets (POCS) method based on Shift & Add (S&A). The image using conventional algorithms is sensitive to noise. To solve this problem, we propose a fusion algorithm of S&A and POCS. Also we solve the problem using BLPF (Butterworth Low-pass Filter) in frequency domain as optical blur. Our method is robust to noise and has sharpness enhancement ability. Experimental results show that the proposed super-resolution method has better resolution enhancement performance than other super-resolution methods.
