Resumen

La superresolucin de una sola imagen (SISR) es una tcnica de mejora de la resolucin y se conoce como un problema mal planteado. Motivados por la idea de pan-sharping, proponemos un nuevo modelo variacional para SISR. El tensor de estructura de la imagen de baja resolucin de entrada se explota para obtener el gradiente de una imagen pancromtica imaginaria. A continuacin, restringiendo la consistencia del gradiente, se pueden recuperar mejor los bordes y detalles de la imagen durante el procedimiento de restauracin de imgenes de alta resolucin. Adems, recurrimos a la regularizacin no local dispersa y de bajo rango de los parches de imagen para mejorar an ms el rendimiento de la superresolucin. El modelo variacional propuesto se resuelve eficientemente mediante un algoritmo basado en ADMM. Realizamos amplios experimentos con imgenes naturales e imgenes de teledeteccin con diferentes factores de aumento y comparamos nuestro mtodo con tres mtodos clsicos de superresolucin. Tanto la impresin visual subjetiva como los ndices de evaluacin cuantitativa muestran que nuestro mtodo puede obtener resultados de mayor calidad.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Resolución; Mejora; Modelo variacional; Coherencia de gradiente; Rendimiento de la superresolución; Algoritmo basado en ADMM
• Keywords:Resolution; Enhancement; Variational model; Gradient consistency; Super-resolution performance; ADMM-based algorithm