Joint Motion Deblurring and Superresolution from Single Blurry Image

Currently superresolution from a motion blurred image still remains a challenging task. The conventional approach, which preprocesses the blurry low resolution (LR) image with a deblurring algorithm and employs a superresolution algorithm, has the following limitation. The high frequency texture of the image is unavoidably lost in the deblurring process and this loss restricts the performance of the subsequent superresolution process. This paper presents a novel technique that performs motion deblurring and superresolution jointly from one single blurry image. The basic idea is to regularize the ill-posed reconstruction problem using an edge-preserving gradient prior and a sparse kernel prior. This method derives from an inverse problem approach under an efficient optimization scheme that alternates between blur kernel estimation and superresolving until convergence. Furthermore, this paper proposes a simple and efficient refinement formulation to remove artifacts and render better deblurred high resolution (HR) images. The improvements brought by the proposed combined framework are demonstrated by the processing results of both simulated and real-life images. Quantitative and qualitative results on challenging examples show that the proposed method outperforms the existing state-of-the-art methods and effectively eliminates motion blur and artifacts in the superresolved image

Дослідження зображень інфрачервоного неруйнівного контролю полімерних композитів, армованих скловолокном

Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник роботи: професор, д.т.н. Карускевич Михайло ВіталійовичWith the development of society, science, and technology, various industries have higher and higher requirements for the resolution of images. If the resolution is not high, it may bring negative effects and difficulties to some jobs. Super-resolution reconstruction technology is a method that does not need to upgrade the hardware level to improve image resolution. Before the advent of deep learning methods, people mostly used traditional techniques such as interpolation to super-resolution images, but this method is very limited. The generated images are also unsatisfactory, especially in the face of a large number of pictures, this algorithm cannot be upgraded and optimized in a targeted manner, and super-resolution based on deep learning can solve this problem well, but not all deep learning super-resolution methods have excellent results. In order to solve this problem, this paper proposes a super-resolution algorithm based on generative adversarial networks.З розвитком суспільства, науки та технологій у різних галузях промисловості висуваються все вищі вимоги до роздільної здатності зображень. Якщо роздільна здатність невисока, це може призвести до негативних наслідків і ускладнень для деяких робіт. Технологія реконструкції з надвисокою роздільною здатністю – це метод, який не потребує оновлення апаратного рівня для покращення роздільної здатності зображення. До появи методів глибокого навчання люди здебільшого використовували традиційні методи, такі як інтерполяція до зображень із надвисокою роздільною здатністю, але цей метод дуже обмежений. Згенеровані зображення також незадовільні, особливо в умовах великої кількості зображень, цей алгоритм не можна цілеспрямовано оновити й оптимізувати, а супер-роздільна здатність на основі глибокого навчання може добре вирішити цю проблему, але не всі методи супер-глибокого навчання мають чудові результати. Щоб вирішити цю проблему, у цій роботі пропонується алгоритм супер-роздільності, заснований на генеративних змагальних мережах

Development Of A High Performance Mosaicing And Super-Resolution Algorithm

In this dissertation, a high-performance mosaicing and super-resolution algorithm is described. The scale invariant feature transform (SIFT)-based mosaicing algorithm builds an initial mosaic which is iteratively updated by the robust super resolution algorithm to achieve the final high-resolution mosaic. Two different types of datasets are used for testing: high altitude balloon data and unmanned aerial vehicle data. To evaluate our algorithm, five performance metrics are employed: mean square error, peak signal to noise ratio, singular value decomposition, slope of reciprocal singular value curve, and cumulative probability of blur detection. Extensive testing shows that the proposed algorithm is effective in improving the captured aerial data and the performance metrics are accurate in quantifying the evaluation of the algorithm