Comparative Analysis of Edge Based Single Image Superresolution (和訳)
Sonali Shejwal1 , Prof. A. M. Deshpande2
Department of E&Tc, TSSM’s BSCOER, Narhe, University of Pune, India.
ABSTRACT:
Super-resolution image reconstruction provides an effective way to increase image resolution from a single or multiple low resolution images.
超解像画像再構成(Super-resolution image reconstruction)は
単一または複数の低解像画像を元に画像の解像度を増やす効果的な方法を提供する。
There exists various single image super-resolution based on different assumptions, amongst which edge adaptive algorithms are particularly used to improve the accuracy of the interpolation characterizing the edge features in a larger region.
異なる仮定に基づく様々な単一画像超解像が存在し、特にエッジ適応アルゴリズムは、
より大きな領域のエッジの特徴を抽出した補間で精度を向上させる。
A recent algorithm for image iterative curvature based interpolation (ICBI) performs iterative procedure of the interpolated pixels obtained by the 2nd order directional derivative of the image intensity.
image iterative curvature based interpolation（ICBI) の最近のアルゴリズムは、
画像強度の2次オーダー導関数によって得られた補間画素の反復手順を実行する。
ICBI in comparison with bicubic interpolation and the other interpolation algorithm such as improved new edge directed interpolation (INEDI) provides notably higher values in terms of qualitative and quantitative analysis.
バイキュービック補間および improved new edge directed interpolation（INEDI）などの
他の補間アルゴリズムと比較して、ICBIは定性的および定量的分析の点で特に高い価値を提供する。
Comparative analysis of these algorithms performed on number of test images on the basis of PSNR and RMSE metrics show effectiveness of edge based techniques.
PSNRおよびRMSEメトリックに基づいて多数のテスト画像に対して実行されたこれらのアルゴリズムの比較分析は、
エッジベースの技術の有効性を示す。
