Alt piksel eşleştirme tabanlı süper çözünürlüklü görüntü oluşturulması
Sub-pixel registration based super resolution
Yazar: TUBA SALTÜRK
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH BAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde görüntüleme sistemlerinin gelişmesi ve uygulama alanlarının genişlemesiyle, daha çok detay içeren, daha yüksek çözünürlüklü görüntülere duyulan ihtiyaç da artmıştır. Fakat yüksek çözünürlükte görüntü almak, hem görüntü almak için kurulan sistemlerin maliyeti, hem de yüksek çözünürlüklü resimlerin depolanmasının zorluğu açısından her zaman mümkün olmamaktadır. Bu sebeple bazı görüntü işleme algoritmaları kullanarak düşük çözünürlüklü görüntülerden yüksek çözünürlüklü görüntü elde edilmesi gerekmektedir. Bu probleme çözüm olarak süper çözünürlük yöntemleri devreye girmektedir.
Süper çözünürlük algoritmaları temel olarak iki ana başlık altında incelenebilir. Bu başlıklardan ilki tek bir düşük çözünürlüklü görüntü kullanarak yüksek çözünürlüklü görüntü elde edilmesidir. Bu işlem genelde bir ara değerleme tekniği kullanılarak yapılır. Eldeki düşük çözünürlüklü görüntü istenen ölçülere gelene kadar büyütülür. Yeni oluşan pikseller, seçilen ara değerleme tekniğine göre doldurulur. İkinci başlık ise, birden çok düşük çözünürlüklü resim kullanarak yüksek çözünürlüklü resim elde etmektir. Bu yöntemde, aynı anda aynı yeri gören bir ya da birden fazla kamera tarafından elde edilen görüntüler kullanılarak yüksek çözünürlüklü görüntü elde edilmeye çalışılır. Bu yöntemin çalışma prensibi, aynı anda bir ya da birden fazla kamera tarafından alınan görüntülerin pikselleri arasındaki temel kayma bilgisinin kullanılmasıdır. Bu bilgi farklı eşleştirme yöntemleri kullanılarak bulunabilir. Eşleştirme algoritmalarının performansı süper çözünürlük yöntemlerinin başarısını doğrudan etkilemektedir. Bu şekilde elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntüler sadece ara değerleme yöntemi kullanarak elde edilen resimlerden daha iyi sonuç vermişlerdir.
Bu çalışmada, ele alınan düşük çözünürlüklü referans görüntünün önce ara değerleme yöntemiyle boyutları artırılmış,  ortaya çıkan görüntüden, referans görüntü boyutlarında yeni görüntüler oluşturulmuştur. Sanal olarak oluşturulan yeni düşük çözünürlüklü görüntülerin arasındaki temel kayma bilgisi kullanılarak eşleştirilmiş ve yüksek çözünürlüklü görüntü elde edilmiştir. Bu görüntünün, çalışmada bahsedilen diğer eşleştirme yöntemlerinden elde edilen görüntülerle karşılaştırıldığında daha iyi sonuç verdiği analiz edilmiştir.

Abstract:
Nowadays, depending on the developments and expanding application areas of imaging systems, demand for more detailed and high resolution (HR) images increased. However, it is not always possible to get HR images because of the cost of imaging system and storage. Because of this, it is needed to use some image processing algorithms to obtain HR images from low resolution (LR) images. Super resolution (SR) methods are utilized to solve this problem.
SR algorithms can be basically inspected under two main titles.  First of these is to obtain HR image from only one reference LR image. This process is applied by using an interpolation method. The reference image is expanded to the size demanded. Then, new pixels are filled depending on the interpolation method. Second is using more than one LR images. By this method, the reference images of a view from one or more camera at the same time are used to get HR images. The principal of this method is to use shift information between reference images. This information can be found by various registration methods. The performance of the registration method directly affects the achievement of SR. The accuracy of SR using more than one LR images is higher than the results from the SR methods using only one LR image. 
In this thesis, first, the size of the reference image is upsampled and from the upsampled image, new images which are same sized with reference image are created. These virtual LR images are registered using shift information and HR image is obtained. It is analyzed that our proposed method   gives better results than the other registration methods.