बढ़ती छवि संकल्प


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मैं कुछ ऑसीलोस्कोप ( DSA8300 ) के बारे में जानता हूं जो कुछ हर्ट्ज सिग्नल को फिर से बनाने के लिए कुछ सौ केएस / एस पर बार-बार नमूना लेते हैं। मैं सोच रहा था कि क्या इसे 2 डी सिग्नल (तस्वीरों) तक बढ़ाया जा सकता है। क्या मैं एक 16MP कैमरा का उपयोग करके अभी भी चित्रों की एक श्रृंखला (4 कह सकता हूं) को अंततः 32MP की छवि को फिर से बनाना चाहता हूं? क्या ऐसा करने से मैं प्रत्येक छवि से अलग हो जाएगा?

क्या इस तरह की किसी एक छवि से प्रयास किया जाना चाहिए, यह स्पष्ट रूप से काम नहीं करेगा क्योंकि कोई नई जानकारी पेश नहीं की जा रही है। यदि ली गई सभी तस्वीरें बिल्कुल समान हैं, तो क्या मैं अभी भी एक ही छवि के समान बिंदु पर रहूंगा? तो क्या विविधताएं जरूरी हैं? क्या ऐसी चीज़ के लिए CCD / CMOS शोर पर्याप्त भिन्नता है?

क्या ऐसी तकनीक या एल्गोरिथ्म का कोई नाम है? मुझे क्या खोजना चाहिए?


सीसीडी शोर आपकी मदद नहीं करेगा, लेकिन कैमरे की भौतिक गति हो सकती है। एक समान स्थिति में एक समान कैमरे के साथ एक समान दृश्य के कई चित्र लेना केवल आपको शोर को कम करने की अनुमति देगा, अलियासिंग को कम नहीं करेगा। आप अभी भी उन्हीं बिंदुओं को माप रहे हैं। हालाँकि, एक दूसरे से एक पिक्सेल से भी कम की तस्वीरें खींचना, हालाँकि, आपको एक प्रभावी रूप से उच्च नमूनाकरण दर देगा, जिससे अलियासिंग को दूर करने में मदद मिलेगी।
एंडोलिथ

मेरे पास 23.6 मिमी की चौड़ाई के साथ एक Nikon DX है और उस आयाम पर 4928 पिक्सेल हैं। यह सेंसर ~ 4.7889 माइक्रोन पर प्रत्येक फोटोसाइट की चौड़ाई का हिसाब रखता है। तो क्या मुझे इस राशि के अंश द्वारा अपने कैमरे को चौड़ाई अक्ष पर ले जाना चाहिए? हर बार मेरा कैमरा 0.47 माइक्रोन ले जाकर 10 तस्वीरें कहें? और ऊंचाई के साथ भी ऐसा ही है? शेल्फ़ स्टेपर मोटर्स के साथ यह शायद ही एक सप्ताहांत परियोजना की तरह लगता है: '- (
लॉर्ड लोह।

जैसा कि सोचा गया था, मैं सोच रहा था कि क्या मैं एक सुपर रिज़ॉल्यूशन छवि को फिर से बनाने के लिए विभिन्न फोकल विमानों के साथ लाइट फील्ड कैमरा ( लिटरो ) के एक शॉट से कई तस्वीरों का उपयोग कर सकता हूं ? सहज रूप से, मुझे लगता है कि यह काम नहीं करेगा: - /
भगवान लोह।

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नहीं, यह लक्ष्य, प्रकाशिकी, आदि की दूरी पर निर्भर करता है। अपने कैमरे के प्रत्येक पिक्सेल से एक किरण की शूटिंग की कल्पना करें, लेंस द्वारा मुड़ा जा रहा है, और आपके लक्ष्य को मार रहा है, इसलिए यह बिंदुओं के आयताकार ग्रिड द्वारा कवर किया गया है। वे बिंदु हैं जो प्रत्येक कैमरा पिक्सेल देखता है। यदि लक्ष्य एक दीवार है जिसे धारियों में कवर किया गया है, और धारियां आपके ग्रिड बिंदुओं में से प्रत्येक के बीच कई बार वैकल्पिक होती हैं, तो आप अलियासिंग करने जा रहे हैं।
एंडोलिथ

अब यह समझ में आता है :-) उस मामले में एक 0.4 माइक्रोन आंदोलन व्यावहारिक रूप से बिल्कुल भी आंदोलन नहीं है!
भगवान लोह।

जवाबों:


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उस तकनीक के लिए एक शब्द सुपरसेलिंग है

रॉबर्ट गाव्रोन के यहाँ एक ब्लॉग पोस्ट और यहाँ पायथन कार्यान्वयन है

आमतौर पर, यह तकनीक प्रत्येक छवि पर निर्भर करती है जो दूसरों से थोड़ी ऑफसेट होती है। केवल लाभ जो आप शॉट्स के बीच नहीं बढ़ने से प्राप्त करेंगे, शोर स्तर को कम करने के लिए होगा।


क्या यह छवि के अन्य भागों के साथ दूर करेगा? खिड़कियों और ठीक जाल के निर्माण की तरह? यदि प्रत्येक छवि अलियास है, तो क्या वह खोई हुई जानकारी अभी भी पुनर्प्राप्त की जा सकती है?
भगवान लोह।


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एन1एन×एन

आकलन के तरीकों का उपयोग करते हुए, कोई भी आंदोलन जो (शून्य संभावना के साथ घटना) सेंसर के संकल्प के पूर्णांक गुणन, अर्थात्, आंशिक डेटा का उपयोग अधिक डेटा इकट्ठा करने और संकल्प को बढ़ाने के लिए नहीं किया जा सकता है।

आमतौर पर उन तरीकों को सुपर रिज़ॉल्यूशन कहा जाता है जो पॉली चरण प्रतिनिधित्व और नमूनाकरण के लिए फैंसी नाम है और छवि प्रसंस्करण में उलटा समस्या परिवार में उप समस्या है।

फिर भी, ध्यान दें कि कई कागजात सुपर रिज़ॉल्यूशन से संबंधित हैं, वास्तव में एक अलग समस्या को हल करते हैं (Deconvolution of Single Image)।
समस्या के बाद आप उलटा समस्याओं के क्षेत्र में भी है, अभी तक बहु छवियों का उपयोग कर।

मुझे लगता है कि आपके बाद की विधि मुख्य रूप से लिथोग्राफी उद्योग में उपयोग की जाती है।


यही मैंने शुरू में सोचा था। कि मुझे उप-माइक्रोन रेंज में जाना होगा, लेकिन यह - mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/… इस तरह का दृष्टिकोण नहीं लेता है और एक अच्छी छवि सुधार देता है - हो सकता है कि यह उप-फोटो साइटों से जानकारी ले रहा हो कैमरा व्यवस्थित 1 / N कदम आंदोलन के बजाय थोड़ा बेतरतीब ढंग से।
भगवान लोह।

नमस्ते, जैसा कि मैंने लिखा है, किसी भी आंदोलन का अनुमान लगाने वाली तकनीकों का उपयोग करना (जब तक कि यह सेंसर कोशिकाओं का पूर्णांक गुणन नहीं है) का उपयोग अधिक डेटा का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।
रॉय

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एक और शब्द "स्टैकिंग" है। इसका उपयोग सीसीडी शोर को कम करने के लिए, फोकल डेप्थ को बढ़ाने के लिए (थोड़ा अलग तरह से ध्यान केंद्रित करने वाली छवियों को स्टैकिंग करके), बहुत कम-प्रकाश खगोलीय तस्वीरों को बेहतर बनाने के लिए, और सामान्य श्रेणी के चित्रों की एक श्रृंखला से उच्च गतिशील रेंज (एचडीआर) प्राप्त करने के लिए किया जाता है। देख

http://en.wikipedia.org/wiki/Focus_stacking

http://www.instructables.com/id/Astrophotography-Star-Photo-Stacking

http://en.wikipedia.org/wiki/High_dynamic_range_imaging

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