TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Adaptive Outlier Rejection in Image Super-resolution"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Adaptive Outlier Rejection in Image Super-resolution | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Applied Signal Processing Volume 2006 Article ID 38052 Pages 1-12 DOI ASP 2006 38052 Adaptive Outlier Rejection in Image Super-resolution Mejdi Trimeche 1 Radu Ciprian Bilcu 1 and Jukka Yrjanainen2 1 Multimedia Technologies Laboratory Nokia Research Center Visiokatu 1 33720 Tampere Finland 2 Symbian Product Platforms Nokia Technology Platforms Hermiankatu 12 33720 Tampere Finland Received 29 November 2004 Revised 10 May 2005 Accepted 27 May 2005 One critical aspect to achieve efficient implementations of image super-resolution is the need for accurate subpixel registration of the input images. The overall performance of super-resolution algorithms is particularly degraded in the presence of persistent outliers for which registration has failed. To enhance the robustness of processing against this problem we propose in this paper an integrated adaptive filtering method to reject the outlier image regions. In the process of combining the gradient images due to each low-resolution image we use adaptive FIR filtering. The coefficients of the FIR filter are updated using the LMS algorithm which automatically isolates the outlier image regions by decreasing the corresponding coefficients. The adaptation criterion of the LMS estimator is the error between the median of the samples from the LR images and the output of the FIR filter. Through simulated experiments on synthetic images and on real camera images we show that the proposed technique performs well in the presence of motion outliers. This relatively simple and fast mechanism enables to add robustness in practical implementations of image super-resolution while still being effective against Gaussian noise in the image formation model. Copyright 2006 Mejdi Trimeche et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.