Süper-çözünürlüklü görüntü oluşturma, eldeki çok sayıda düşük kaliteli (düşük çözünürlüklü, bulanıklığa uğramış) ve birbirine göre kaymış görüntüden yüksek kaliteli (yüksek çözünürlüklü, bulanıklık etkileri giderilmiş) bir görüntü elde etmektir. Literatürde önerilen hemen hemen tüm görüntü süper-çözünürlüğü yöntemlerinde bulanıklık operatörünün bilindiği varsayılmıştır. Ancak, pratik uygulamalarda kullanılacak bir süper-çözünürlük yönteminin gözü kapalı, yani bulanıklık operatörünü biliniyor varsaymayan olması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, bulanıklık operatörü bilinmiyor iken görüntü süper-çözünürlüğünün sağlanması ile ilgili çalışmalar yapılmıştır. Öncelikle gözlem modelinin izin verdiği hareket çeşidi olarak genel kayma hareketi ele alınmıştır. Bu durumda yüksek çözünürlüklü görüntü, iki aşamalı bir yöntemle oluşturulabilir. Birinci aşama, düşük çözünürlüklü görüntülerin boyutunu, ara-değerleme veya piksel aralarına sıfır değerli pikseller ekleme yoluyla arttırmaktır. İkinci aşama, boyutları arttırılmış görüntülerin her birini ayrı ayrı yeniden-oluşturma filtrelerinden geçirip toplamak ve yüksek çözünürlüklü görüntüyü elde etmektir. Yeniden oluşturma filtreleri, uyarlanır bir yapıya sahiptir ve katsayıları, her yinelemede görüntü ile ilgili bir maliyet fonksiyonunu (sabit-büyüklük maliyeti) enküçültecek şekilde yenilenir. Bu şekilde geliştirilen algoritma, piksel başına düşen bit sayısı düşük iken iyi sonuçlar vermiştir, ancak bit sayısı yükseldikçe performansı kötüleşmiştir. Bu durumu engellemek için gerçek görüntü piksel değerlerini karmaşık sayılar varsayan ve karmaşık değerli yeniden-oluşturma filtreleri kullanan yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem, yüksek bit sayılarında performansın kötüleşmesi problemini gidermiş ve yüksek çözünürlüklü görüntüyü elde etmeyi başarmıştır.Gözü-kapalı süper-çözünürlük yöntemlerini geliştirmeden önce yeniden-oluşturma filtrelerinin varlık ve teklik koşulları araştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, düşük çözünürlüklü görüntü sayısı belli bir değerden fazlaysa ve bulanıklık operatörlerinin birbirlerinden doğrusal bağımsız olması durumunda, boyutları belli bir değerden büyük olacak şekilde yeniden-oluşturma filtre kümelerinin oluşturulabileceği görülmüştür.
Super-resolution image reconstruction can be defined as the process of constructing a high-quality and high-resolution image from several shifted, degraded and undersampled ones. In almost all super-resolution methods, the blur operator is assumed to be known. In this thesis, a super-resolution algorithm is presented in which the assumption of availability of the blur parameters is not necessary. The algorithm consists of determining a set of deconvolution filters to be applied on interpolated low-resolution and low-quality images. The adaptation of the filters are done by using the constant modulus algorithm. The method is suitable for pure translational motion and shift-invariant blur. Experimental results show that the method can reconstruct the high-resolution image and remove the blur especially for five or less-bit images. A new method is developed in which the original image pixels are assumed to have complex values and complex-valued adaptive filters are used. This method does not suffer from the problem of degradation of performance as the bit number increases. The method is shown to remove the blur and achieve increase in resolution for any-bit images.Before developing the blind super-resolution algorithms, the conditions for the existence and uniqueness of FIR restoration filters for exact super-resolution image reconstruction in case of pure translational motion and shift-invariant blur are derived. If the number of low-resolution images is larger than a threshold and the blur functions meet a certain property, then a set of restoration filters can be constructed for exact high-resolution image reconstruction even in the absence of motion.
