Un método rápido de superresolución de imágenes
; Martinez, Oscar Eduardo 
Otros responsables
Fecha
2023
Editorial
Asociación Argentina de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Revista
Título del libro
Nombre del evento
IX Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Fecha del evento
2023-05-08
Institución organizadora
Asociación Argentina de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral
Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional
Universidad Nacional del Litoral. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales
Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral
Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional
Universidad Nacional del Litoral. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales
ISSN
2314-3282
eISSN
ISBN
Idioma
Español
Tipo del evento
Congreso
Clasificación temática
Palabras clave
Resumen
En este trabajo definimos una nueva versión del método de super resolución SUPPOSe (Superposition of virtual point sources) definido en [1]. El método SUPPOSe se aplica a la super resolución de diferentes mediciones físicas y se basa en suponer que la distribución de las fuentes de la muestra se puede modelar como una superposición de fuentes puntuales de intensidades iguales. Para encontrar las posiciones de dichas fuentes se debe encontrar los mínimos de lo que se denomina función objetivo (que involucra una convolución) y donde la gran parte del tiempo está dedicada al calculo de la misma. En este trabajo presentamos un método rápido que consiste en convertir el problema en uno discreto y transformando la convolución en una multiplicación. Mostramos que se obtienen resultados similares a los de SUPPOSe pero con un factor de mejora de alrededor 15 para imágenes de 48 × 48 pixeles .
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