165 research outputs found
Approach to Super-Resolution Through the Concept of Multicamera Imaging
Super-resolution consists of processing an image or a set of images in order to enhance the resolution of a video sequence or a single frame. There are several methods to apply super-resolution, from which fusion super-resolution techniques are considered to be the most adequate for real-time implementations. In fusion, super-resolution and high-resolution images are constructed from several observed low-resolution images, thereby increasing the high-frequency components and removing the degradations caused by the recording process of low-resolution imaging acquisition devices. Moreover, the proposed imaging system considered in this work is based on capturing various frames from several sensors, which are attached to one another by a P × Q array. This framework is known as a multicamera system. This chapter summarizes the research conducted to apply fusion super-resolution techniques to select the most adequate frames and macroblocks together with a multicamera array. This approach optimizes the temporal and spatial correlations in the frames and reduces as a consequence the appearance of annoying artifacts, enhancing the quality of the processed high-resolution sequence and minimizing the execution time
Multi-aperture foveated imaging
Foveated imaging, such as that evolved by biological systems to provide high angular resolution with a reduced space–bandwidth product, also offers advantages for man-made task-specific imaging. Foveated imaging systems using exclusively optical distortion are complex, bulky, and high cost, however. We demonstrate foveated imaging using a planar array of identical cameras combined with a prism array and superresolution reconstruction of a mosaicked image with a foveal variation in angular resolution of 5.9:1 and a quadrupling of the field of view. The combination of low-cost, mass-produced cameras and optics with computational image recovery offers enhanced capability of achieving large foveal ratios from compact, low-cost imaging systems
A Real-time Multi-aperture Omnidirectional Visual Sensor Based on Interconnected Network of Smart Cameras
Centralized and multi-level implementations of the Panoptic omnidirectional multiaperture visual system were previously presented by the authors, relying on transmission of all camera outputs to a single central processing node for omnidirectional image and video reconstruction. In this paper, a novel distributed and parallel implementation of the omnidirectional vision reconstruction algorithm of the Panoptic system is presented. The parallel approach aims to overcome the scalability problems and memory bandwidth limitations of the centralised approach. The real-time hardware implementation is presented for camera modules with image processing, memory and interconnectivity features. A methodology is introduced for the arrangement of camera modules with interconnectivity feature into a target interconnection network topology. A unique custom-made multiple- FPGA hardware platform is introduced for the implementation of an interconnected network of 49 camera prototype Panoptic system. A hardware architecture based on presented hardware platform enabling the real-time implementation of the blending algorithms is presented, along with the imaging results and resource utilization. The real-time implementation results of the implemented omnivision application on the aforementioned prototype are demonstrated
A method for optimal linear super-resolution image restoration
В статье предлагается метод сверхразрешения (измельчения сетки пикселов) цифровых изображений, основанный на применении линейной фильтрации к дискретному сигналу, дополненному нулями между отсчетами (пикселами). Для синтеза восстанавливающей системы вводится в рассмотрение непрерывно-дискретная модель наблюдения, характерная для реальных систем формирования изображений, в соответствии с которой изначально непрерывный сигнал сначала претерпевает линейные (динамические) искажения, а затем подвергается дискретизации и воздействию аддитивного шума. Для такой модели наблюдения строится процедура оптимального по критерию среднеквадратического отклонения процедура восстановления. Использование непрерывно-дискретной модели позволяет более адекватно описать искажения изображений, а также оценить остаточную погрешность такого восстановления, что полезно для решения ряда других задач (например, комплексирования изображений). В теоретической части статьи приводится общая схема линейного сверхразрешения сигнала, выводятся выражения для импульсной и частотной характеристики оптимальной восстанавливающей системы, а также для ошибки такого восстановления. Для краткости изложения материала всё описание ведется для одномерного сигнала, но полученные результаты предполагают естественное обобщение на случай двумерных изображений. Расчетный параграф статьи посвящен анализу ошибки сверхразрешающего восстановления в зависимости от параметров модели наблюдения. Продемонстрировано существенное превосходство предлагаемого метода по точности в сравнении с линейной интерполяцией, обычно применяемой при измельчении сетки пикселов изображения.Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-31-90113 в частях «Введение», «Общая схема линейного сверхразрешения сигнала», «Непрерывно-дискретная линейная модель наблюдения сигнала», «Оптимальное восстановление дискретных значений непрерывного сигнала», «Оптимальное восстановление дискретных значений непрерывного сигнала – анализ в спектральной области», «Ошибка оптимального восстановления», «Оптимальное восстановление полного непрерывного сигнала», проекта № 19-07-00474 в части «Исследование предлагаемого метода»
3D Imaging from Video and Planar Radiography
International audienceIn this paper we consider dense volumetric modeling of moving samples such as body parts.Most dense modeling methods consider samples observed with a moving X-ray device and cannot easily handle moving samples.We propose a novel method that uses a surface motion capture system associated to a single low-cost/low-dose planar X-ray imaging device for dense in-depth attenuation information.Our key contribution is to rely on Bayesian inference to solve for a dense attenuation volume given planar radioscopic images of a moving sample. The approach enables multiple sources of noise to be considered and takes advantage of limited prior information to solve an otherwise ill-posed problem.Results show that the proposed strategy is able to reconstruct dense volumetric attenuation models from a very limited number of radiographic views over time on simulated and in-vivo data
- …