Method and device for generating a super-resolution version of a low resolution input data structureThe invention relates to the improvement of the resolution of regularly sampled multi-dimensional signals, where a single low-resolution signal is available. These methods are generically referred to as example-based super-resolution or single-image super-resolution. The method for super-resolving a single image comprises three stages. First, an interpolation-based up-scaling of the input image is performed, followed by an equivalent low-pass filtering operation on the low- resolution image. The second stage comprises a search for low-frequency matches between an inspected patch in the high-resolution image and patches in a local neighborhood in the low-resolution low-frequency image, including partly overlapping patches, and accumulating the high-frequency contribution obtained from the low-resolution image. The third stage comprises adding the contributions of the low-frequency band of the high-resolution image and the extrapolated high-frequency band.For to a digital 1d, the low resolution input data structure (s of 2d or 3d data 0) carry out the method for superresolution processing for acoustic, comprise following steps: -by the first low-pass filter (f l, 0) filtering (170) input data structure (s 0), wherein obtain low frequency input data structure (l 0); -calculating (180) input data structure (s 0) and low frequency input data structure (l 0) between difference, thereby generate high frequency input data structure (h 0); -amplification input data structure (s 0), and by the second low-pass filter (f l, 1) filtering (130) amplification input data structure, wherein obtain low frequency amplification data structure (l 1); -determine low frequency amplification data structure (l 1) in first (p in primary importance n, l1); -at low frequency input data structure (l 0) middle search (152,154) and first (p n, l1) first (b of optimum matching n, l0), and definite low frequency input data structure (l 0) interior described first (b n, l0) position; -select (155) at high frequency input data structure (h 0) in be low frequency input data structure (l 0) interior described first (b n, l0) definite locational second (b n, h0); -by addition by selected second (b n, h0) pixel data cumulative (157) to second (p n, h1) upper, this second is high frequency amplification data structure (h 1, acc) in sheet in primary importance, wherein high frequency amplification data structure (h 1, acc) when initial, be empty; -repeat (150) following steps: determine low frequency amplification data structure (l 1) in new sheet (p n, l1), at low frequency input data structure (l 0) middle search (152,154) and the chip select (p of institute n, l1) piece (b of optimum matching n, l0), select (155) high frequency input data structure (h 0) middle corresponding piece (b n, h0), and by the piece (b of selected correspondence n, h0) pixel data cumulative (157) to high frequency amplification data structure (h 1, acc) at described new sheet (p n, l1) locational (p n, h1); and -normalization (190) high frequency amplification data structure (h 1, acc) in cumulative pixel value, thereby obtain normalization high frequency amplification data structure (h 1), the step of wherein normalization (190) comprises: for current pixel, and the quantity by the accumulated value of described current pixel divided by the pixel that the accumulated value of described current pixel has been contributed; and -by normalization high frequency amplification data structure (h 1) and low frequency amplification data structure (l 1) be added, thereby obtain super-resolution data structure (s 1).
저해상도 입력 데이터 구조의 초고해상도 버전을 생성하기 위한 방법 및 장치본 발명은 정기적으로 샘플링된 다차원 신호들의 해상도의 향상에 관한 것이며, 단일 저해상도 신호가 이용가능하다. 본 방법들은 일반적으로 일례-기반 초고해상도 또는 단일-이미지 초고해상도와 관련된다. 단일 이미지를 과-분해하기 위한 방법은 3개의 단계들을 포함한다. 먼저, 입력 이미지의 내삽-기반 업스케일링이 실행되고, 저해상도 이미지에 대한 등가의 저역 통과 필터링 동작이 이어진다. 제2 단계는 고해상도 이미지의 검사 패치와 부분적으로 오버랩되는 패치들을 포함하는 저해상도 저주파수 이미지의 로컬 이웃의 패치들 간의 저주파수 일치들에 대한 탐색, 및 저해상도 이미지로부터 획득된 고주파수 기여의 누산을 포함한다. 제3 단계는 고해상도 이미지의 저주파수 대역 및 외삽된 고주파수 대역의 기여들을 가산하는 단계를 포함한다.디지털 1D, 2D 또는 3D 데이터의 저해상도 입력 데이터 구조(S0)의 초고해상도 프로세싱(super-resolution processing)을 실행하는 방법으로서, - 제1 저역 통과 필터(Fl,0)에 의해 상기 입력 데이터 구조(S0)를 필터링하는 단계(170) - 저주파수 입력 데이터 구조(L0)가 획득됨 - ; - 상기 입력 데이터 구조(S0)와 상기 저주파수 입력 데이터 구조(L0) 간의 차이를 계산하는 단계(180) - 이에 의해, 고주파수 입력 데이터 구조(H0)가 생성됨 - ; - 상기 입력 데이터 구조(S0)를 업스케일링하고 상기 업스케일링된 입력 데이터 구조를 제2 저역 통과 필터(Fl,1)에 의해 필터링하는 단계(130) - 저주파수 업스케일링 데이터 구조(L1)가 획득됨 - ; - 상기 저주파수 업스케일링 데이터 구조(L1)에서 제1 위치의 제1 패치(Pn,L1)를 결정하는 단계; - 상기 저주파수 입력 데이터 구조(L0)에서 상기 제1 패치(Pn,L1)에 가장 일치하는 제1 블록(Bn,L0)을 탐색하고 상기 저주파수 입력 데이터 구조(L0) 내의 상기 제1 블록(Bn,L0)의 위치를 결정하는 단계(152, 154); - 상기 저주파수 입력 데이터 구조(L0) 내의 상기 제1 블록(Bn,L0)에 대해 결정된 위치에서 상기 고주파수 입력 데이터 구조(H0)의 제2 블록(Bn,H0)을 선택하는 단계(155); - 가산에 의해, 상기 선택된 제2 블록(Bn,H0)의 픽셀 데이터를 제2 패치(Pn,H1)에 누산하는 단계(157) - 상기 제2 패치는 상기 제1 위치에서 고주파수 업스케일링 데이터 구조(H1,acc)의 패치이고, 상기 고주파수 업스케일링 데이터 구조(H1,acc)는 초기에 비어 있음 - ; - 상기 저주파수 업스케일링 데이터 구조(L1)에서 새로운 패치(Pn,L1)를 결정하는 단계, 상기 저주파수 입력 데이터 구조(L0)에서 상기 선택된 패치(Pn,L1)에 가장 일치하는 블록(Bn,L0)을 탐색하는 단계(152, 154), 상기 고주파수 입력 데이터 구조(H0)에서 대응 블록(Bn,H0)을 선택하는 단계(155) 및 상기 새로운 패치(Pn,L1)의 위치에서 상기 고주파수 업스케일링 데이터 구조(H1,acc)의 패치(Pn,H1)에 상기 선택된 대응 블록(Bn,H0)의 픽셀 데이터를 누산하는 단계(157)를 반복하는 단계(150); - 상기 고주파수 업스케일링 데이터 구조(H1,acc)의 누산된 픽셀 값들을 정규화하는 단계(190) - 이에 의해, 정규화된 고주파수 업스케일링 데이터 구조(H1)가 획득되고, 상기 정규화하는 단계(190)는, 현재 픽셀에 대해, 상기 현재 픽셀의 누산된 값을 상기 현재 픽셀의 누산된 값에 기여한 픽셀들의 수로 나누는 단계를 포함함 - ; 및 - 상기 정규화된 고주파수 업스케일링 데이터 구조(H1)를 저주파수 업스케일링 데이터 구조(L1)에 추가하는 단계 - 이에 의해, 과-분해된(super-resolved) 데이터 구조(S1)가 획득됨 - 를 포함하는, 초고해상도 프로세싱의 실행 방법.