Título: Super-Resolução De Imagens Baseada Em Aprendizado Utilizando Descritores De Características
Autores: Rézio, Ana Carolina Correia; Schwartz, William Robson; Pedrini, Hélio
Resumo: Atualmente, há uma crescente demanda por imagens de alta resolução em diversos domínios de conhecimento, como sensoriamento remoto, medicina, automação industrial, microscopia, entre outros. Imagens de alta resolução fornecem detalhes que são importantes para as tarefas de análise e visualização dos dados presentes nas imagens. Entretanto, devido ainda ao custo elevado dos sensores de alta precisão e às limitações existentes para redução do tamanho dos pixels das imagens encontradas no próprio sensor, as imagens de alta resolução têm sido adquiridas a partir de métodos de super-resolução. Este trabalho propõe um método para super-resolver imagens a partir da compensação residual aprendida pelas características extraídas a partir da imagem residual e de um conjunto de treinamento. Resultados experimentais mostram que, na maioria dos casos, o método proposto provê menores erros quando comparado com outras abordagens do estado da arte.
Palavras-chave: Super-resolução; visão computacional; descritores de características; resolução de imagens
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-15.4
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