DE102004007637B4 - Verfahren zum Erzeugen eines Bildes mit erhöhter Auflösung unter Verwendung einer Mehrzahl von Bildern mit niedriger Auflösung - Google Patents

Verfahren zum Erzeugen eines Bildes mit erhöhter Auflösung unter Verwendung einer Mehrzahl von Bildern mit niedriger Auflösung Download PDF

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Abstract

Verfahren zum Erzeugen eines Bildes mit erhöhter Auflösung unter Verwendung von M ersten Bildern mit niedriger Auflösung, die mit einer Szene in Zusammenhang stehen, wobei jedes der M ersten Bilder durch einen Satz von gleichmäßig abgetasteten und quantisierten Pixeln dargestellt wird, wobei eine Beziehung eines Vergrößerungsfaktors zwischen dem Bild mit erhöhter Auflösung und den M ersten Bildern besteht, wobei das Verfahren die Schritte umfasst:
(a) Speichern der M ersten Bilder;
(b) Auswählen von einem aus den M ersten Bildern als Prototypbild und Bezeichnen der nicht-ausgewählten (M – 1) ersten Bilder als (M – 1) zweite Bilder;
(c) auf der Basis des Vergrößerungsfaktors Interpolieren von zusätzlichen Pixeln in den Satz von Pixeln des Prototypbildes und dann Folgern der Werte der zusätzlichen Pixel gemäß den Werten von deren Nachbarpixeln, um ein interpoliertes Prototypbild zu erzeugen, und Berechnen einer jeweiligen Translation zwischen jedem der (M – 1) zweiten Bilder und...

Description

  • HINTERGRUND DER ERFINDUNG
  • 1. Gebiet der Erfindung
  • Diese vorliegende Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren und insbesondere ein Verfahren zum Erzeugen eines Bildes mit erhöhter Auflösung unter Verwendung einer Vielzahl von Bildern mit niedriger Auflösung. Bezüglich des Technologiehintergrundes des Verfahrens der Erfindung nehme man bitte auf die folgenden Bezugsquellen Bezug:
    • [1] M. Irani und S. Peleg, "Improving Resolution by Image Registration", CVGIP: Graphical Models and Image Proc., 1991, Band 53, S. 231–239;
    • [2] R. Y. Tsai und T. S. Huang, "Multiframe Image Restoration and Registration", in Advances in Computer Vision and Image Processing, Band 1 (T. S. Huang, Hrsg.), Greenwich, CT: Jai Press, 1984, S. 317–339;
    • [3] P. Cheeseman, B. Kanefsky, R. Kruft, J. Stutz, und R. Hanson, "Super-Resolved Surface Reconstruction from Multiple Images", NASA Technical Report FIA-94-12, 1994;
    • [4] A. M. Tekalp, M. K. Ozkan, und M. I. Sezan, "High-Resolution Image Reconstruction for Lower-Resolution Image Sequences and Space-Varying Image Restoration", IEEE International Conference an Acoustics, Speech, and Signal Processing, San Francisco, CA, 1992, Band III, S. 169–172;
    • [5] R. C. Gonzalez und R. E. Woods, Digital Image Processing, Addison-Wesley, Reading, MA, 1992;
    • [6] W. K. Pratt, Digital Image Processing, 2. Ausg., Wiley, New York, 2001;
    • [7] US-Patent Nr. 6 330 344 ; und
    • [8] US-Patent Nr. 5 969 848 .
  • 2. Beschreibung des Standes der Technik
  • Aufgrund von Umgebungseinschränkungen und der Auflösung von Bildsensoren können wir manchmal nur Bilder mit niedriger Auflösung erhalten. Um die von menschlichen Augen gesehene Bildqualität und Auflösung zu verbessern, ist mehr als ein Eingangsbild erforderlich. Mit Bildsequenzen kann eine unscharfe Szene, eine verdunkelte Figur oder ein unklares Objekt mit schlechter Qualität zu einem Ausgangsbild mit erhöhter Auflösung rekonstruiert werden und kann dann leicht beobachtet und erkannt werden.
  • Frühere Untersuchungen hinsichtlich der Rekonstruktion eines Bildes mit erhöhter Auflösung unter Verwendung von Bildern mit niedriger Auflösung sind hauptsächlich in iterative Verfahren [1], Frequenzdomänenverfahren [2] und Bayessche statistische Verfahren [3] unterteilt. Die EP 1 001 374 A2 offenbart ein Bildverarbeitungsverfahren und eine darauf gerichtete Vorrichtung, wobei ein hochaufgelöstes Bild durch Interpretation mehrerer niedrig aufgelöster Bilder erhalten wird. Bei den vorstehend genannten Verfahren ist bisher der iterative Algorithmus, der von Irani [1] 1991 entwickelt wurde und ein Bild mit erhöhter Auflösung hauptsächlich durch Bilddeckung rekonstruiert, noch am zuverlässigsten im Stand der Technik hinsichtlich der Rekonstruktion eines Bildes mit erhöhter Auflösung. Das iterative Verfahren besteht hauptsächlich aus drei Phasen: anfängliche Schätzung, Abbildungsprozess und Rekonstruktionsprozess. Die Prozeduren der drei Phasen des iterativen Verfahrens werden in der ausführlichen Beschreibung der Erfindung im einzelnen beschrieben.
  • Es wird jedoch bemerkt, dass das iterative Verfahren mehr Rechenzeit verbraucht, wenn der im iterativen Verfahren vorbestimmte Vergrößerungsfaktor größer wird, d. h. die Größe des rekonstruierten Bildes wird größer. Typischerweise liegt die Ausführungszeit der Bildrekonstruktion durch das iterative Verfahren in der Größenordnung von Stunden und hängt von der Leistung des Computersystems ab.
  • Allerdings arbeiten die herkömmlichen Systeme der Rekonstruktion von Bildern mit erhöhter Auflösung nur dann gut, wenn die Bildsequenzen mit niedriger Auflösung durch Bewegen einer stationären Kamera in einer konstanten Verschiebung in Bezug auf die gesamte Szene aufgenommen werden, d. h. die Ziele, die rekonstruiert werden müssen, stehen mit stationären Szenen in Zusammenhang.
  • ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • Eine Aufgabe der Erfindung ist die Bereitstellung eines Verfahrens zum Rekonstruieren eines Bildes mit erhöhter Auflösung mit verbesserten Algorithmen mit erhöhter Auflösung.
  • Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Erzeugen eines Bildes mit erhöhter Auflösung nach Anspruch 1 gelöst. Die Unteransprüche beziehen sich auf bevorzugte Ausführungen der Erfindung.
  • Überdies verwendet das Verfahren der Erfindung auf der Basis des iterativen Verfahrens wohl vorgeschlagene anfängliche Interpolation, automatische Bildauswahl und unempfindliche Bilddeckung. Ferner kann das durch das Verfahren der Erfindung rekonstruierte Bild mit erhöhter Auflösung durch einen Bildverbesserungs-Nachprozess hergestellt werden, um dessen Bildqualität zu verbessern.
  • Demnach funktioniert nach der Erfindung ein Verfahren zum Rekonstruieren, das nicht nur für die Bedingungen, unter denen die Ziele, die rekonstruiert werden müssen, mit stationären Szenen in Zusammenhang stehen, sondern auch für die Bedingungen, unter denen die Ziele, die rekonstruiert werden müssen, mit sich bewegenden Objekten in Zusammenhang stehen, gut.
  • Gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der Erfindung werden M erste Bilder mit niedriger Auflösung verwendet, um ein Bild mit erhöhter Auflösung zu rekonstruieren. Die M ersten Bilder mit niedriger Auflösung stehen mit einer Szene in Zusammenhang. Jedes der M ersten Bilder wird durch einen Satz von gleichmäßig abgetasteten und quantisierten Pixeln dargestellt. Eine Beziehung eines Vergrößerungsfaktors existiert zwischen dem Bild mit erhöhter Auflösung und jedem der M ersten Bilder. Zuerst werden die M ersten Bilder gespeichert. Dann wird eines aus den M ersten Bildern als Prototypbild ausgewählt und die nicht-ausgewählten (M – 1) ersten Bilder werden als (M – 1) zweite Bilder bezeichnet. Auf der Basis des Vergrößerungsfaktors werden zusätzliche Pixel in den Satz von Pixeln des Prototypbildes interpoliert und dann wird jeder Wert der zusätzlichen Pixel gemäß den Werten von deren Nachbarpixeln berechnet, um ein interpoliertes Prototypbild zu erzeugen. Die jeweiligen Translationen, die jeweils zwischen jedem der (M – 1) zweiten Bilder und dem interpolierten Prototypbild existieren, werden auch berechnet. Die Translationen der (M – 1) zweiten Bilder werden jeweils durch den Vergrößerungsfaktor dividiert, um den Modul bezüglich der Translationen der (M – 1) zweiten Bilder zu erhalten. Auf der Basis eines Kriteriums wird eines aus den zweiten Bildern ausgewählt, dessen zugehöriger Modul derselbe ist. Die ausgewählten zweiten Bilder zusammen mit dem Rest der zweiten Bilder, deren zugehöriger Modul nicht derselbe ist, werden als N dritte Bilder bezeichnet, wobei N gleich oder geringer als (M – 1) ist. Das interpolierte Prototypbild wird N-mal gemäß den jeweiligen Translationen zwischen jedem der N dritten Bilder und dem interpolierten Prototypbild abwärtsabgetastet, um N vierte Bilder zu erzeugen, die jeweils einem der N dritten Bilder entsprechen. Die Differenz zwischen jedem der N dritten Bilder und dem entsprechenden vierten Bild davon wird berechnet. Die Werte der Pixel des interpolierten Prototypbildes werden gemäß einem Durchschnitt der Differenzen zwischen jedem der N dritten Bilder und dem entsprechenden vierten Bild davon eingestellt. Die Schritte der Abwärtsabtastung und der Einstellung der Werte der Pixel des interpolierten Prototypbildes werden wiederholt, bis die Werte der Pixel des interpolierten Prototypbildes zu einem zufriedenstellenden Ergebnis konvergieren. Schließlich wird das interpolierte Prototypbild, dessen Werte der Pixel zum zufriedenstellenden Ergebnis konvergieren, als Bild mit erhöhter Auflösung bezeichnet.
  • Der Vorteil und Gedanke der Erfindung kann durch die folgenden Vorträge zusammen mit den beigefügten Zeichnungen verstanden werden.
  • KURZBESCHREIBUNG DER BEIGEFÜGTEN ZEICHNUNGEN
  • 1 ist ein Ablaufplan, der den Arbeitsablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens zeigt.
  • 2A und 2B sind schematische Diagramme, die die Berechnung des 2-Werts unter Verwendung eines Interpolationsverfahrens dritter Ordnung zeigen.
  • 3 wertet die Leistung der Interpolationsverfahren verschiedener Ordnungen durch den Spitzenrauschabstand (PSNR) zwischen dem ursprünglichen Bild und den rekonstruierten Bildern aus.
  • 4A zeigt schematisch die Bilddeckung unter Verwendung eines lokalen Abgleichsverfahrens.
  • 4B zeigt schematisch die Bilddeckung unter Verwendung eines globalen Abgleichsverfahrens.
  • 5A bis 5D zeigen die Ergebnisse für den ersten Fall der Rekonstruktion eines Bildes mit erhöhter Auflösung gemäß dem Verfahren der Erfindung.
  • 6A bis 6D zeigen die Ergebnisse für den zweiten Fall der Rekonstruktion eines Bildes mit erhöhter Auflösung gemäß dem Verfahren der Erfindung.
  • 7 zeigt den PSNR hinsichtlich des zweiten Falls, wenn die Anzahl von Iterationen zunimmt.
  • 8A bis 8D zeigen die Ergebnisse für den dritten Fall der Rekonstruktion eines Bildes mit erhöhter Auflösung gemäß dem Verfahren der Erfindung.
  • AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
  • Die Erfindung soll ein Verfahren zum Rekonstruieren eines Bildes mit erhöhter Auflösung mit verbesserten Algorithmen mit erhöhter Auflösung bereitstellen, das auf dem iterativen Verfahren von Irani basiert und eine wohl vorgeschlagene anfängliche Interpolation, automatische Bildauswahl und unempfindliche Bilddeckung verwendet. Das Bild mit erhöhter Auflösung, das durch das Verfahren der Erfindung rekonstruiert wird, kann ferner durch einen Bildverbesserungs-Nachprozess hergestellt werden, um dessen Bildqualität zu verbessern. Nachstehend werden die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens und bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung im einzelnen beschrieben, um auf den Gedanken, die Eigenschaften und Vorteile der Erfindung hinzuweisen. Von diesen wird auch im folgenden dargestellt, wie ein Bild mit erhöhter Auflösung, das mit einer stationären Szene in Zusammenhang steht, zu rekonstruieren ist und wie ein Bild mit erhöhter Auflösung, das mit einem sich bewegenden Objekt in Zusammenhang steht, zu rekonstruieren ist.
  • Mit Bezug auf 1 ist 1 ein Ablaufplan, der den Arbeitsablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens zeigt. Es wird angemerkt, dass M erste Bilder mit niedriger Auflösung verwendet werden, um bei dem erfindungsgemäßen Verfahren ein Bild mit erhöhter Auflösung zu erzeugen. Überdies stehen die M ersten Bilder mit niedriger Auflösung mit derselben Szene in Zusammenhang, d. h. die M ersten Bilder mit niedriger Auflösung werden alle aus derselben Szene aufgenommen. Jedes der M ersten Bilder wird durch einen Satz von gleichmäßig abgetasteten und quantisierten Pixeln dargestellt. Eine Beziehung eines von einem Benutzer gewünschten Vergrößerungsfaktors existiert zwischen dem Bild mit erhöhter Auflösung und jedem der M ersten Bilder.
  • Am Beginn führt das erfindungsgemäße Verfahren den Schritt S10 durch, um die M ersten Bilder zu speichern.
  • Das Verfahren der Erfindung führt dann Schritt S12 durch, um eines der M ersten Bilder als Prototypbild auszuwählen und um die nicht-ausgewählten (M – 1) ersten Bilder als (M – 1) zweite Bilder zu bezeichnen.
  • Anschließend führt das Verfahren der Erfindung Schritt S14 durch. Die anfängliche Schätzphase des Verfahrens der Erfindung wird während Schritt S14 erreicht. Schritt S14 soll zusätzliche Pixel in das Prototypbild auf der Basis des Vergrößerungsfaktors interpolieren. In Schritt S14 werden die Werte der zusätzlichen Pixel gemäß den Werten von deren Nachbarpixeln berechnet, um ein interpoliertes Prototypbild zu erzeugen, und die jeweiligen Translationen, die jeweils zwischen jedem der (M – 1) zweiten Bilder und dem interpolierten Prototypbild existieren, werden auch berechnet.
  • Nach Schritt S14 wird Schritt S16 durchgeführt. Die Phase der automatischen Bildauswahl des Verfahrens der Erfindung wird während Schritt S16 erreicht. Schritt S16 soll die Translationen der (M – 1) zweiten Bilder jeweils durch den Vergrößerungsfaktor dividieren, um den Modul bezüglich der Translationen der (M – 1) zweiten Bilder zu erhalten. Schritt S16 soll auch auf der Basis eines Kriteriums eines aus den zweiten Bildern auswählen, dessen zugehöriger Modul derselbe ist. Die ausgewählten zweiten Bilder zusammen mit dem Rest der zweiten Bilder, deren zugehöriger Modul nicht derselbe ist, werden als N dritte Bilder bezeichnet, wobei N gleich oder geringer als (M – 1) ist.
  • Danach wird Schritt S18 durchgeführt, um gemäß der jeweiligen Translation zwischen jedem der N dritten Bilder und dem interpolierten Prototypbild das interpolierte Prototypbild N-mal abwärtsabzutasten, um N vierte Bilder zu erzeugen. Jedes der N vierten Bilder entspricht einem der N dritten Bilder.
  • Nach Schritt S18 wird Schritt S20 durchgeführt, um die Differenz zwischen jedem der N dritten Bilder und deren entsprechendem vierten Bild zu berechnen.
  • Dann wird Schritt S22 durchgeführt, um die Werte der Pixel des interpolierten Prototypbildes gemäß einem Durchschnitt der in Schritt 20 berechneten Differenzen einzustellen.
  • Schließlich wird Schritt S24 durchgeführt, um festzustellen, ob die Werte der Pixel des interpolierten Prototypbildes zu einem zufriedenstellenden Ergebnis konvergieren. Bei NEIN in Schritt S24 werden die Schritte S18 bis S22 wiederholt. Im Ergebnis wird das interpolierte Prototypbild, dessen Werte der Pixel zum zufriedenstellenden Ergebnis konvergieren, als Bild mit erhöhter Auflösung bezeichnet.
  • In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird Schritt S18 gemäß der folgenden Formel durchgeführt: gk (n) = (Tk(f(n))·h)↓swobei gk (n) das k-te vierte Bild beim n-ten Abwärtsabtastprozess ist, f(n) das n-mal eingestellte interpolierte Prototypbild ist, h der Unschärfeoperator ist, der durch eine Punktverwaschungsfunktion definiert ist, Tk der Transformationsoperator bezüglich der Translation zwischen dem k-ten dritten Bild und dem interpolierten Prototypbild ist, ↓s der Abwärtsabtastoperator ist.
  • In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel werden Schritt S18 und Schritt S22 gemäß der folgenden Formel durchgeführt:
    Figure 00100001
    wobei f(n+1) das (n + 1)-mal einzustellende interpolierte Prototypbild ist, K die berechnete Anzahl der dritten Bilder ist, gk das k-te dritte Bild ist, p der Schärfeoperator ist, Tk –1 der inverse Transformationsoperator bezüglich der Translation zwischen dem k-ten dritten Bild und dem interpolierten Prototypbild ist, ↑s der Aufwärtsabtastoperator ist.
  • Es wird angemerkt, dass die anfängliche Schätzphase das Computersystem signifikant beeinflusst, da das iterative Verfahren verwendet wird, um ein Bild mit erhöhter Auflösung zu rekonstruieren. Das heißt, wenn eine bessere anfängliche Schätzung angewendet wird, wird eine große Menge an Rechenzeit eingespart. Da die anfängliche Schätzung nur einmal am Beginn des Prozesses durchgeführt wird, hängt die Komplexität des gesamten iterativen Verfahrens nicht von der Komplexität der anfänglichen Schätzung ab, welches auf den Interpolationsverfahren basiert. Der Unterschied zwischen diesen Interpolationsverfahren verschiedener Ordnungen besteht nur darin, dass die Anzahl von benachbarten Pixeln, die für die Berechnung des Rechenprozesses verwendet werden, unterschiedlich ist. Nachstehend wird ein Interpolationsverfahren dritter Ordnung als Beispiel genommen, um die Prozeduren der Interpolationsverfahren zu erläutern.
  • Das Interpolationsverfahren dritter Ordnung, oder kubisches Interpolationsverfahren genannt, betrachtet 4 unbekannte Variablen. Die Interpolationsfunktion ist angenommen: y = f3(x) = ax3 + bx2 + cx + d und die bekannten benachbarten Pixel umfassen (–1, A), (0, B), (1, C) und (2, D). Dann können die folgenden Formeln angewendet werden:
    Figure 00110001
  • Mit Bezug auf 2A und 2B werden die Prozeduren des Interpolationsverfahrens dritter Ordnung weiter erläutert. Wie in 2A gezeigt, werden, um den Wert des Pixels P in einem zweidimensionalen Bild zu interpolieren, die Werte der Pixel A', B', C' und D' vorher berechnet. Die bekannten Werte der Pixel A1, B1, C1 und D1 werden verwendet, um die Koeffizienten der Funktion f3(x) dritter Ordnung zu ermitteln. Dann wird der Wert des Pixels A' unter Verwendung einer eindimensionalen Interpolation interpoliert. Ebenso werden die Werte der Pixel B', C' und D' gemäß den Werten der Pixel Ai, Bi und Di, wenn i = 2, 3 und 4, interpoliert. Schließlich wird der Wert des Pixels P mit der eindimensionalen Interpolation in der vertikalen Richtung berechnet, wie in 2A gezeigt. Wie in 2B gezeigt, wird das Interpolationsverfahren dritter Ordnung mit der eindimensionalen Interpolation verwendet, um den Wert des Pixels P gemäß den bekannten Werten der Pixel A', B', C' und D' zu ermitteln.
  • In derselben Weise können beim zweidimensionalen Interpolationsalgorithmus die Koeffizienten von fn(x) hinsichtlich dieser Interpolationsverfahren anderer Ordnungen auch gelöst werden. Es wurde beobachtet, dass die Interpolationsverfahren verschiedener Ordnungen zu verschiedenen Anfangsschätzbildern und verschiedenen Konvergenzgeschwindigkeiten der Bildqualität führen, wenn die Anzahl der Iteration zunimmt. Durch Auswählen der geeignetsten Interpolationsordnung werden die besten Ergebnisse des iterativen Verfahrens erzielt, da die anfängliche Schätzphase einen großen Einfluss auf die Leistung der Bilddeckung und auf die erforderliche Anzahl von Iterationen, um das Spitzenergebnis des Bildes zu erzielen, hat. In einem Versuch werden die Leistungen über diese Interpolationsverfahren verschiedener Ordnungen durch den Spitzenrauschabstand (PSNR) zwischen dem ursprünglichen Bild und rekonstruierten Bildern ausgewertet. Die Versuchsergebnisse sind in 3 dargestellt. Wie in 3 gezeigt, rangiert das Interpolationsverfahren dritter Ordnung in den meisten Situationen als beste Wahl der anfänglichen Schätzung, wenn sowohl die Komplexität als auch die Qualität des rekonstruierten Bildes betroffen sind. Das erfindungsgemäße Verfahren bevorzugt es, nur die Interpolation erster Ordnung, die Interpolation dritter Ordnung oder die Interpolation fünfter Ordnung zu verwenden.
  • In einem bevorzugten Ausführungsbeispiel wird, während die (M – 1) zweiten Bilder die Bildsequenzen mit niedriger Auflösung sind, die mit einem sich bewegenden Objekt in Zusammenhang stehen, die Translation (LTi) in Schritt S14 zwischen dem i-ten zweiten Bild und dem interpolierten Prototypbild gemäß den folgenden Schritten berechnet:
    • (a) Zuweisen mindestens eines interessierenden Punkts Pi(x, y) im i-ten zweiten Bild, wobei jeder interessierende Punkt einem lokalen Fenster (w) und einem Punkt (u, v) im interpolierten Prototypbild entspricht;
    • (b) Berechnen einer absoluten Differenz (LADi(x, y; u, v)) zwischen jedem interessierenden Punkt Pi(x, y) und dem entsprechenden Punkt (u, v) desselben gemäß der folgenden Formel:
      Figure 00130001
    • (c) Berechnen eines Minimums (LRi(x, y)) der in Schritt (b) berechneten absoluten Differenz LADi(x, y; u, v) gemäß der folgenden Formel:
      Figure 00130002
    • (d) Berechnen der Translation (LTi) bezüglich jedes interessierenden Punkts Pi(x, y) gemäß der folgenden Formel: LTi(x, y) = LRi(x, y) – (x, y)·Vergrößerungsfaktor
  • In diesem bevorzugten Ausführungsbeispiel werden, um eine genauere Bilddeckung zu erhalten und dann das Bild eines sich bewegenden Objekts mit erhöhter Auflösung zu rekonstruieren, die interessierenden Punkte unter den folgenden Einschränkungen ausgewählt.
    • a. Der Gradient am interessierenden Punkt sollte größer sein als einen Schwellenwert.
    • b. Für jeden interessierenden Punkt in einem Bild mit niedriger Auflösung sollte die Komplexität entsprechend dem entsprechenden Punkt im simulierten Bild mit erhöhter Auflösung höher sein als die Komplexität der Umgebungspunkte.
    • c. Die Translation zwischen jedem interessierenden Punkt und dem entsprechenden Punkt sollte nicht Null sein.
  • Die vorstehend erwähnte Technologie wird auch lokale Abgleichstechnologie genannt, wie in 4A gezeigt.
  • Während die (M – 1) zweiten Bilder die Bildsequenzen mit niedriger Auflösung sind, die mit einem stationären Objekt in Zusammenhang stehen, wird in einem weiteren bevorzugten Ausführungsbeispiel die Translation (LTi) in Schritt S14 zwischen dem i-ten zweiten Bild und dem interpolierten Prototypbild gemäß den folgenden Schritten berechnet:
    • (a) Berechnen einer absoluten Differenz (GAD(u, v)) bezüglich des i-ten zweiten Bildes gemäß der folgenden Formel:
      Figure 00140001
      wobei der Punkt (u, v) ein Punkt mit entsprechender Position des interpolierten Prototypbildes ist, der einem Anfangspunkt des i-ten zweiten Bildes entspricht;
    • (b) Berechnen eines Minimums (GR(i)) der in Schritt (a) berechneten absoluten Differenz (GAD(u, v)) gemäß der folgenden Formel:
      Figure 00140002
      und Betrachten von GR(i) als LTi.
  • Die vorstehend erwähnte Technologie wird auch globale Abgleichstechnologie genannt, wie in 4B gezeigt.
  • In Schritt S16 besteht das Ziel der automatischen Bildauswahl darin, eine minimale Anzahl von nützlichen Bildern mit niedriger Auflösung für die vor sich gehenden Bildprozesse wie z. B. Bilddeckung auszuwählen. Diese Art und Weise kann eine unnötige Berechnung verringern, um die Rekonstruktion des Bildes mit erhöhter Auflösung zu beschleunigen. Die Prinzipien der Auswahl von nützlichen Bildern mit niedriger Auflösung aus den ursprünglichen Bildern mit niedriger Auflösung, die mit einer stationären Szene oder einem sich bewegenden Objekt in Zusammenhang stehen, sind unterschiedlich. Die verschiedenen Prinzipien werden im folgenden erläutert.
  • Während die (M – 1) zweiten Bilder die Bildsequenzen mit niedriger Auflösung sind, die mit einem sich bewegenden Objekt in Zusammenhang stehen, besteht in einem Ausführungsbeispiel das Prinzip der Auswahl von nützlichen Bildern mit niedriger Auflösung in Schritt S16 darin, dass für zwei zweite Bilder i, j mit demselben Modul und (ui, vi) = Ti, (uj, vj) = Tj, das zweite Bild i ausgewählt wird, wenn GADi(ui, vi) < GADj(uj, vj).
  • Während die (M – 1) zweiten Bilder die Bildsequenzen mit niedriger Auflösung sind, die mit einer stationären Szene in Zusammenhang stehen, besteht in einem Ausführungsbeispiel das Prinzip der Auswahl von Bildern mit niedriger Auflösung in Schritt S16 darin, dass für zwei zweite Bilder i und j mit demselben Modul und (ui, vi) = Ti und (uj, vj) = Tj das zweite Bild i ausgewählt wird, wenn σi 2 < σj 2. Die Varianz von {LTi(x, y)|(x, y) ∊ Ii} ist als σi 2 = σxi 2 + σyi 2 definiert. Das Symbol σxi 2 und σyi 2 sind die Varianzen der Translationswerte entlang der x- bzw. y-Achse.
  • Mit Bezug auf Tabelle 1 gibt Tabelle 1 die Leistungen eines Systems an, das das erfindungsgemäße Verfahren anwendet. Dieses System ist mit einer Intel Pentium III CPU und 128 MB RAM ausgestattet. In diesem Fall werden fünf Bilder mit niedriger Auflösung von 62×62 verwendet, um ein Bild mit erhöhter Auflösung auf der Basis eines Vergrößerungsfaktors von 3 zu rekonstruieren. In Tabelle 1 sind auch die Ergebnisse des Systems, das eine automatische Bildauswahl ausführt oder nicht, aufgelistet. Tabelle 1
    Rechenzeit (Sekunden) PSNR (db)
    Lokales Abgleichsverfahren Mit Bildauswahl 155,4 26,78
    Ohne Bildauswahl 582,4 26,66
    Globales Abgleichsverfahren Mit Bildauswahl 75,8 26,78
    Ohne Bildauswahl 496,2 26,66
  • Gemäß den Ergebnissen in Tabelle 1 ist es ersichtlich, dass das System, das die von der Erfindung vorgeschlagene automatische Bildauswahl ausführt, die Rechenzeit signifikant verringern kann. Einige Fälle der Bildrekonstruktion unter Verwendung des Verfahrens der Erfindung werden im folgenden beschrieben, um die Leistung des Systems, das das Verfahren der Erfindung anwendet, weiter zu beweisen.
  • Mit Bezug auf 5A bis 5D wird ein erster Fall erläutert. 5A zeigt eines von Bildern mit niedriger Auflösung. 5B zeigt das Ergebnis nach der anfänglichen Schätzphase. 5C zeigt das rekonstruierte Bild nach 100 Iterationen. 5D zeigt das rekonstruierte Bild mit erhöhter Auflösung mit einem Hochpassfilterprozess, um dessen Kanten zu schärfen.
  • Mit Bezug auf 6A bis 6D wird ein zweiter Fall erläutert. Im zweiten Fall wird ein ursprüngliches Bild als stationäre Szene genommen und wird durch eine simulierte Kamera abwärtsabgetastet, um eine Vielzahl von Bildsequenzen mit niedriger Auflösung zu erzeugen. Unter Verwendung der simulierten Kamera sind diese Punkte im ursprünglichen Bild, denen die Anfangspunkte der Bilder mit niedriger Auflösung entsprechen, unterschiedlich, d. h. die simulierte Kamera bewegt sich, wenn die Bilder mit niedriger Auflösung aufgenommen werden. Dann werden die Bilder mit niedriger Auflösung verwendet, um ein Bild mit erhöhter Auflösung mit einem Vergrößerungsfaktor von 4 gemäß dem Verfahren der Erfindung zu rekonstruieren. 6A zeigt eines der Bilder mit niedriger Auflösung im zweiten Fall. 6B zeigt das Ergebnis nach der anfänglichen Schätzphase. 6C zeigt das rekonstruierte Bild nach 100 Iterationen. 6D zeigt das rekonstruierte verbesserte Bild mit einem Bildnachprozess. Wie in 7 gezeigt, konvergiert der PSNR zwischen dem ursprünglichen Bild und dem rekonstruierten Bild im zweiten Fall schnell, wenn die Anzahl von Iterationen zunimmt. Durch das Ergebnis von 7 ist ersichtlich, dass das System, das das Verfahren der Erfindung anwendet, eine gute Leistung bereitstellt.
  • Mit Bezug auf 8A bis 8D wird ein dritter Fall erläutert. Im dritten Fall werden eine Vielzahl von Bildern mit niedriger Auflösung, die mit einem sich bewegenden Objekt relativ zu einem stationären Hintergrund in Zusammenhang stehen, verwendet, um ein Bild mit erhöhter Auflösung auf der Basis eines Vergrößerungsfaktors von 2 zu rekonstruieren. 8A zeigt eine von Bildsequenzen mit niedriger Auflösung. 8B zeigt das Ergebnis nach der anfänglichen Schätzphase. 8C zeigt das rekonstruierte Bild nach 100 Iterationen. 8D zeigt das rekonstruierte verbesserte Bild mit einem Bildnachprozess. Aus 8A bis 8D wird das Objekt, wenn die Anzahl von Iterationen zunimmt, scheinbar deutlicher, während der Hintergrund unscharf wird und die Kanten von Worten besser erkennbar sind.

Claims (6)

  1. Verfahren zum Erzeugen eines Bildes mit erhöhter Auflösung unter Verwendung von M ersten Bildern mit niedriger Auflösung, die mit einer Szene in Zusammenhang stehen, wobei jedes der M ersten Bilder durch einen Satz von gleichmäßig abgetasteten und quantisierten Pixeln dargestellt wird, wobei eine Beziehung eines Vergrößerungsfaktors zwischen dem Bild mit erhöhter Auflösung und den M ersten Bildern besteht, wobei das Verfahren die Schritte umfasst: (a) Speichern der M ersten Bilder; (b) Auswählen von einem aus den M ersten Bildern als Prototypbild und Bezeichnen der nicht-ausgewählten (M – 1) ersten Bilder als (M – 1) zweite Bilder; (c) auf der Basis des Vergrößerungsfaktors Interpolieren von zusätzlichen Pixeln in den Satz von Pixeln des Prototypbildes und dann Folgern der Werte der zusätzlichen Pixel gemäß den Werten von deren Nachbarpixeln, um ein interpoliertes Prototypbild zu erzeugen, und Berechnen einer jeweiligen Translation zwischen jedem der (M – 1) zweiten Bilder und dem interpolierten Prototypbild; (d) Dividieren der Translationen der (M – 1) zweiten Bilder jeweils durch den Vergrößerungsfaktor, um den Modul bezüglich der Translationen der (M – 1) zweiten Bilder zu erhalten, Auswählen von einem aus den zweiten Bildern, deren zugehöriger Modul derselbe ist, auf der Basis eines Kriteriums, und Bezeichnen der ausgewählten zweiten Bilder zusammen mit dem Rest der zweiten Bilder, deren zugehöriger Modul nicht derselbe ist, als N dritte Bilder, wobei N gleich oder geringer als (M – 1) ist, wobei, während die (M – 1) zweiten Bilder die Bildsequenzen mit niedriger Auflösung sind, die mit einem sich bewegenden Objekt in Zusammenhang stehen, besteht das Prinzip der Auswahl von nützlichen Bildern mit niedriger Auflösung darin, dass für zwei zweite Bilder i, j mit demselben Modul und (ui, vi) = Ti, (uj, vj) = Tj, das zweite Bild i ausgewählt wird, wenn GADi(ui, vi) < GADj(uj, vj), und, während die (M – 1) zweiten Bilder die Bildsequenzen mit niedriger Auflösung sind, die mit einer stationären Szene in Zusammenhang stehen, besteht das Prinzip der Auswahl von Bildern mit niedriger Auflösung darin, dass für zwei zweite Bilder i und j mit demselben Modul und (ui, vi) = Ti und (uj, vj) = Tj das zweite Bild i ausgewählt wird, wenn σi 2 < σj 2; (e) Abwärtsabtasten des interpolierten Prototypbildes N-mal gemäß der jeweiligen Translation zwischen jedem der N dritten Bilder und dem interpolierten Prototypbild, um N vierte Bilder zu erzeugen, die jeweils einem der N dritten Bilder entsprechen; (f) Berechnen der Differenz zwischen jedem der N dritten Bilder und deren entsprechendem vierten Bild; (g) Einstellen der Werte der Pixel des interpolierten Prototypbildes gemäß einem Durchschnitt der in Schritt (f) berechneten Differenzen; und (h) Wiederholen von Schritt (e) bis Schritt (g), bis die Werte der Pixel des interpolierten Prototypbildes zu einem zufriedenstellenden Ergebnis konvergieren, und Bezeichnen des interpolierten Prototypbildes, dessen Werte der Pixel zu dem zufriedenstellenden Ergebnis konvergieren, als Bild mit erhöhter Auflösung.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei Schritt (e) gemäß der folgenden Formel durchgeführt wird: gk (n) = (Tk(f(n))·h)↓swobei gk (n) das k-te vierte Bild beim n-ten Abwärtsabtastprozess ist, f(n) das n-mal eingestellte interpolierte Prototypbild ist, h der Unschärfeoperator ist, der durch eine Punktverwaschungsfunktion definiert ist, Tk der Transformationsoperator bezüglich der Translation zwischen dem k-ten dritten Bild und dem interpolierten Prototypbild ist, ↓s der Abwärtsabtastoperator ist.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Schritte (f) und (g) gemäß der folgenden Formel durchgeführt werden:
    Figure 00210001
    wobei f(n+1) das (n + 1)-mal einzustellende interpolierte Prototypbild ist, K die berechnete Anzahl von dritten Bildern ist, gk das k-te dritte Bild ist, p der Schärfeoperator ist, Tk –1 der inverse Transformationsoperator bezüglich der Translation zwischen dem k-ten dritten Bild und dem interpolierten Prototypbild ist, ↑s der Aufwärtsabtastoperator ist.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei in Schritt (c) das Folgern der Werte der zusätzlichen Pixel auf der Basis einer, die aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus einer Interpolation erster Ordnung, einer Interpolation dritter Ordnung und einer Interpolation fünfter Ordnung besteht, durchgeführt wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei in Schritt (c) die Translation (LTi) zwischen dem i-ten zweiten Bild und dem interpolierten Prototypbild gemäß den folgenden Schritten berechnet wird: (c-1) Zuweisen mindestens eines interessierenden Punkts Pi(x, y) im i-ten zweiten Bild, wobei jeder interessierende Punkt einem lokalen Fenster (w) und einem Punkt (u, v) im interpolierten Prototypbild entspricht; (c-2) Berechnen einer absoluten Differenz (LADi(x, y; u, v)) zwischen jedem interessierenden Punkt Pi(x, y) und dem entsprechenden Punkt (u, v) desselben gemäß der folgenden Formel:
    Figure 00220001
    (c-3) Berechnen eines Minimums (LRi(x, y)) der in Schritt (c-2) berechneten absoluten Differenz LADi(x, y; u, v) gemäß der folgenden Formel:
    Figure 00230001
    (c-4) Berechnen der Translation (LTi) bezüglich jedes interessierenden Punkts Pi(x, y) gemäß der folgenden Formel: LTi(x, y) = LRi(x, y) – (x, y)·Vergrößerungsfaktor
  6. Verfahren nach Anspruch 4, wobei in Schritt (c) die Translation (LTi) zwischen dem i-ten zweiten Bild und dem interpolierten Prototypbild gemäß den folgenden Schritten berechnet wird: (c-1) Berechnen einer absoluten Differenz (GAD(u, v)) bezüglich des gesamten i-ten zweiten Bildes gemäß der folgenden Formel:
    Figure 00230002
    wobei der Punkt (u, v) ein Punkt im interpolierten Prototypbild ist, der einem Anfangspunkt des i-ten zweiten Bildes entspricht; (c-2) Berechnen eines Minimums (GR(i)) der in Schritt (c-1) berechneten absoluten Differenz (GAD(u, v)) gemäß der folgenden Formel:
    Figure 00230003
    und Betrachten von GR(i) als LTi.
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