THE STUDY OF AN EDO KERNEL AND M0 PARAMETER FOR A SI-SRR2

บทคัดย่อ

          Because of a run on high spatial resolution images, the fabulous analysis exertions in the field of Digital Image Processing (DSP), especially in single image Super Resolution Reconstruction (SI-SRR) algorithms, have ultimately inflated during this era. Hence, the uncomplicated and rapid SI-SRR algorithms have been dramatically intrigued for applying on commercial digital camera embedded equipment for instance, digital camera, smart phone, CCTV, etc. The SI-SRR based on high-frequency image prediction technique, one of the practical and effective SI-SRR algorithms, is the uncomplicated and powerful algorithm for increasing the image spatial resolution but this algorithm severely hinges upon two main factors: M₀ parameter and the Edge Detection Operator (EDO) kernel. Hence, this paper rigorously enquires into the performance of this SI-SRR algorithm for 14 standard tested images for the proposing of experimentally obtaining the value of two parameters (M₀ parameter and the EDO kernel), which give the highest PSNR under several environments: noiseless, several blurred environments at many blurred variances and several noisy environments at many Gaussian noise power levels.

          เนื่องจากภาพที่มีความละเอียดสูงยังมีความต้องการในการประยุกต์ใช้งาน ดังนั้นจึงมีการวิจัยเกี่ยวกับการประมวลผลสัญญาณภาพดิจิทัลโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับอัลกอริทึมการสร้างภาพความละเอียดสูงยิ่งที่สร้างขึ้นจากภาพความละเอียดต่ำ (SI-SRR) เพียงภาพเดียวอย่างแพร่หลายในช่วงเวลานี้ และเนื่องจากอัลกอริทึมการสร้างภาพความละเอียดสูงยิ่งแบบ SI-SRR จะมีความรวดเร็วในการคำนวณสูงและมีความซับซ้อนต่ำ ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับประยุกต์ใช้งานกับอุปกรณ์ฝังตัวของกล้องดิจิทัลอย่างเช่นกล้องดิจิทัลทั่วไป โทรศัพท์มือถือ กล้องแบบ CCTV เป็นต้น อัลกอริทึมการสร้างภาพความละเอียดสูงยิ่งแบบ SI-SRR ที่กล่าวถึงในบทความนี้จะเป็นอัลกอริทึมที่ใช้เทคนิคการประมาณข้อมูลความถี่สูงของภาพ ถึงแม้ว่าอัลกอริทึมดังกล่าวจะมีประสิทธิภาพสูงและเหมาะสำหรับการประยุกต์ใช้งานแต่ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการสร้างภาพความละเอียดสูงยิ่งแบบ SI-SRR แบบนี้จะขึ้นอยู่กับตัวแปรหลักที่ใช้ในการคำนวณจำนวนสองตัวคือตัวแปร M₀ และค่าเคอร์เนลของ EDO ดังนั้นบทความนี้จะนำเสนอผลการศึกษาของอัลกอริทึมการสร้างภาพความละเอียดสูงยิ่งแบบ SI-SRR กับภาพทดสอบจำนวน 14 ภาพเพื่อหาค่าตัวแปร M₀ และค่าเคอร์เนลของ EDO ที่ทำให้ภาพที่สร้างคืนมีค่า PSNR สูงสุดภายใต้สภาวะแวดล้อมแบบภาพที่ความละเอียดต่ำที่บันทึกได้ไม่มีสัญญาณรบกวน ภาพที่ความละเอียดต่ำที่บันทึกได้ไม่คมชัด และภาพที่ความละเอียดต่ำที่บันทึกได้มีสัญญาณรบกวน