[論文レビュー] A novel super resolution reconstruction of low reoslution images progressively using dct and zonal filter based denoising

Liyakathunisa, C.N. Ravi Kumar|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2011

Advanced Image Processing Techniques参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ノイズが発生し、ぼやけた低解像度画像を、ノイズ除去のためのゾーナルフィルタと適応的補間を用いて、DCTに基づくプログレッシブなスーパーレゾリューション再構成手法を提案する。この手法は、ブロック単位のDCTで低解像度画像を符号化し、新しいゾーナルフィルタを用いてノイズ除去を行い、複数フレームを統合して、段階的に高解像度画像を再構成する。従来のIBP、POCS、FFTベースの手法と比較して、PSNRおよびISNRの両面で優れた性能を達成する。

ABSTRACT

Due to the factors like processing power limitations and channel capabilities images are often down sampled and transmitted at low bit rates resulting in a low resolution compressed image. High resolution images can be reconstructed from several blurred, noisy and down sampled low resolution images using a computational process know as super resolution reconstruction. Super-resolution is the process of combining multiple aliased low-quality images to produce a high resolution, high-quality image. The problem of recovering a high resolution image progressively from a sequence of low resolution compressed images is considered. In this paper we propose a novel DCT based progressive image display algorithm by stressing on the encoding and decoding process. At the encoder we consider a set of low resolution images which are corrupted by additive white Gaussian noise and motion blur. The low resolution images are compressed using 8 by 8 blocks DCT and noise is filtered using our proposed novel zonal filter. Multiframe fusion is performed in order to obtain a single noise free image. At the decoder the image is reconstructed progressively by transmitting the coarser image first followed by the detail image. And finally a super resolution image is reconstructed by applying our proposed novel adaptive interpolation technique. We have performed both objective and subjective analysis of the reconstructed image, and the resultant image has better super resolution factor, and a higher ISNR and PSNR. A comparative study done with Iterative Back Projection (IBP) and Projection on to Convex Sets (POCS),Papoulis Grechberg, FFT based Super resolution Reconstruction shows that our method has out performed the previous contributions.

研究の動機と目的

• 複数の低解像度でノイズが多く、ぼやけた画像から高解像度画像を再構成する課題に対処すること。
• 再構成パイプラインにおいてノイズとぼかしを低減することで、画像品質を向上させること。
• 粗い部分から細かいディテールへと段階的に画像品質を伝送するプログレッシブな伝送を可能にすること。
• DCTに基づく符号化と適応的補間を用いて、スーパーレゾリューション性能を向上させること。
• 客観的および主観的評価において、IBP、POCS、FFTベースのスーパーレゾリューションと比較して優れた性能を発揮すること。

提案手法

• 低解像度画像は、8×8ブロックの離散コサイン変換（DCT）を用いて圧縮される。
• エンコーダーで、DCTドメインにおいて加法性白色ガウスノイズを低減するための新しいゾーナルフィルタが適用される。
• 複数フレームの統合により、複数の低解像度入力からノイズのない中間画像が生成される。
• デコーダーは画像を段階的に再構成し、まず粗い解像度の成分を送信し、その後に高周波数成分を送信する。
• デコーダーで適応的補間技術が適用され、最終的な高解像度画像が再構成される。
• プログレッシブな画像配信を支援するため、効率的な符号化および復号プロセスに重点が置かれる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スーパーレゾリューション再構成の過程で、低解像度画像のノイズとぼかしを効果的に低減する方法は何か？
• RQ2 プログレッシブ伝送フレームワークは、スーパーレゾリューション再構成の効率性と品質を向上させ得るか？
• RQ3 提案手法のDCTおよびゾーナルフィルタベースのノイズ除去は、従来の手法（IBPおよびPOCS）と比較して、画像品質指標においてどのように差をつけるか？
• RQ4 適応的補間技術が最終的なスーパーレゾリューション出力にどの程度向上効果をもたらすか？
• RQ5 提案手法は、従来のFFTベースのスーパーレゾリューション技術と比較して、より高いPSNRおよびISNRを達成できるか？

主な発見

• 提案手法は、従来の技術と比較して、より高いスーパーレゾリューション要因を達成する。
• 再構成画像は、向上したISNRおよびPSNR値を示しており、ノイズ低減と画像忠実度の向上を示している。
• 主観的評価により、再構成画像がIBPおよびPOCSの結果と比較して、視覚的にシャープでより詳細であることが確認された。
• 客観的および主観的評価の両面において、反復的バックプロジェクション（IBP）および凸集合への射影（POCS）を上回る性能を発揮した。
• FFTベースのスーパーレゾリューションとの比較分析により、提案手法が優れた画像品質と再構成精度を達成することが示された。
• プログレッシブ伝送フレームワークにより、低解像度から高解像度の成分へと段階的に画像品質を効率的に配信できるようになった。