[논문 리뷰] 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)|2011. 02. 28.

Advanced Image Processing Techniques참고 문헌 17인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 저해상도, 노이즈가 많고 흐린 이미지를 복원하기 위해 zonal 필터를 활용한 노이즈 제거와 적응형 보간을 적용한 DCT 기반 점진적 초해상도 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 저해상도 이미지를 블록 단위 DCT로 인코딩하고, 새로운 zonal 필터를 사용해 노이즈를 제거하며, 다중 프레임을 융합하고 점진적으로 고해상도 이미지를 복원한다. 기존 IBP, POCS 및 FFT 기반 방법과 비교해 우수한 PSNR 및 ISNR 성능을 달성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다중 저해상도, 노이즈가 많고 흐린 이미지로부터 고해상도 이미지를 복원하는 과제를 해결하기 위해.
• 복원 파이프라인에서 노이즈와 블러를 줄여 이미지 품질을 향상시키기 위해.
• 저해상도에서 고해상도 세부 정보로 향하는 점진적 전송을 통해 이미지 품질을 제공하기 위해.
• DCT 기반 인코딩과 적응형 보간을 활용해 초해상도 성능을 향상시키기 위해.
• 객관적 평가와 주관적 평가 모두에서 기존 방법들인 IBP, POCS 및 FFT 기반 초해상도 기법을 능가하기 위해.

제안 방법

• 저해상도 이미지는 8×8 블록 이산余弦변환(DCT)을 사용해 압축된다.
• 신규 zonal 필터가 DCT 도메인에서 가우시안 백색 노이즈를 억제하기 위해 인코더에 적용된다.
• 다중 프레임 융합을 통해 다수의 저해상도 입력에서 노이즈가 없는 중간 이미지를 생성한다.
• 디코더는 이미지를 점진적으로 복원하며, 먼저 저해상도 성분을 전송하고, 그 다음 고주파 성분을 전송한다.
• 디코더에서 적응형 보간 기법을 적용해 최종 고해상도 이미지를 복원한다.
• 점진적 이미지 전달을 지원하기 위해 효율적인 인코딩 및 디코딩 프로세스를 강조한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 초해상도 복원 과정에서 저해상도 이미지의 노이즈와 블러를 효과적으로 줄일 수 있는가?
• RQ2 점진적 전송 프레임워크는 초해상도 이미지 복원의 효율성과 품질을 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 제안된 DCT 및 zonal 필터 기반 노이즈 제거 기법은 기존 방법인 IBP 및 POCS와 비교해 이미지 품질 지표에서 어떤가?
• RQ4 적응형 보간 기법이 최종 초해상도 출력을 얼마나 향상시키는가?
• RQ5 기존 FFT 기반 초해상도 기법과 비교해 제안된 방법이 더 높은 PSNR 및 ISNR를 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 기존 기법들보다 더 높은 초해상도 요소를 달성한다.
• 복원된 이미지는 더 높은 ISNR 및 PSNR 값을 보이며, 노이즈 감소와 이미지 무결성 향상이 뚜렷하다.
• 주관적 평가 결과, IBP 및 POCS보다 복원된 이미지가 더 선명하고 세부 정보가 뚜렷하다.
• 객관적 평가와 주관적 평가 모두에서 이산적 역투영(IBP) 및 볼록집합에의 투영(POCS)보다 성능이 뛰어나다.
• FFT 기반 초해상도 기법과의 비교 분석 결과, 제안된 방법이 더 나은 이미지 품질과 복원 정확도를 제공한다.
• 점진적 전송 프레임워크는 저해상도에서 고해상도 성분으로 향하는 효율적인 이미지 품질 전달을 가능하게 한다.