Estudo do comportamento do algoritmo LMS aplicado à reconstrução de vídeo com super-resolução
Ano de defesa: | 2007 |
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Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Florianópolis, SC
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Resumo: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. |
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Estudo do comportamento do algoritmo LMS aplicado à reconstrução de vídeo com super-resoluçãoEngenharia eletricaProcessamento de sinaisDetecção de sinaisProcessamento de imagens -Tecnicas digitaisTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.A reconstrução com super-resolução (SRR) de imagens consiste basicamente em combinar diversas imagens de baixa-resolução de uma mesma cena para formar uma imagem com resolução mais alta. Para isso, a posição relativa entre as imagens precisa ser geralmente estimada (registro). As principais características dessa técnica são a elevada sensibilidade a erros de registro, a dificuldade de modelagem dos sinais de imagem, o mau condicionamento do problema de SRR, e o elevado custo computacional. Dentre os algoritmos existentes na literatura, o LMS-SRR oferece grande vantagem computacional, uma qualidade importante para processamento em tempo-real. Entretanto, algoritmos adaptativos como os da família LMS carecem de modelos teóricos de comportamento quando aplicados a SRR, um requisito para que seus parâmetros possam ser projetados de forma eficiente. Neste trabalho, um modelo analítico para o comportamento estocástico do LMS-SRR é proposto. Equações recursivas são derivadas para os erros médio e quadrático médio de reconstrução, como funções dos erros de registro. Diretrizes específicas para o projeto dos parâmetros do algoritmo são propostas. Importantes conclusões acerca do efeito do passo de convergência no desempenho do algoritmo são apresentadas. Por fim, contrário ao que é tradicionalmente assumido em SRR, é mostrado que um nível moderado de erro de registro pode ser benéfico ao desempenho do algoritmo, dependendo da implementação. Nesses casos, os erros de registro podem contribuir para a redução da complexidade computacional, evitando a necessidade de um termo de regularização.Florianópolis, SCBermudez, Jose Carlos MoreiraUniversidade Federal de Santa CatarinaCosta, Guilherme Holsbach2012-10-23T01:54:12Z2012-10-23T01:54:12Z20072007info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisxvi, 97 f.| il., grafs.application/pdf241190http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/89712porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-05-04T06:22:31Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/89712Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-05-04T06:22:31Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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