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A depth-based Multi-view Super-Resolution Method Using Image Fusion and Blind Deblurring = A depth-based Multi-view Super-Resolution Method Using Image Fusion and Blind Deblurring

저자 : ( Jun Fan ) , ( Xiangrong Zeng ) , ( Qizi Huangpeng ) , ( Yan Liu ) , ( Xin Long ) , ( Jing Feng ) , ( Jinglun Zhou )

발행기관 : 한국인터넷정보학회

학술지명 : KSII Transactions on Internet and Information Systems(TIIS)

권호사항 : Vol.10 No.10 [2016]

발행연도 : 2016년

작성언어 : Korean

주제어 : Multi-view super-resolution , depth estimation , graph cuts , blind deblurring , ADMM

등재정보 : KCI등재,SCIE,SCOPUS

자료형태 : 학술저널

발행기관 URL : http://www.itiis.org/

수록면 : 5129-5152(24쪽)

제공처 : KISS

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Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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