Algoritmi di ottimizzazione convessa e non convessa nella Super Resolution

Chiarelli, Simona (2017) Algoritmi di ottimizzazione convessa e non convessa nella Super Resolution. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Matematica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Questa tesi affronta il problema della Super-Resolution (SR), il cui scopo è ottenere un’immagine di maggiore definizione partendo da informazioni contenute in uno o più immagini a risoluzione inferiore. Ci siamo concentrati maggiormente sulla SR di immagini con gradiente fortemente sparso. In particolar modo si è considerata l'immagine di un codice a barre 2D. L'utilità della SR su questo tipo di immagine è quella di aiutare gli scanner a decodificarli anche in caso di immagini di scarsa qualità, e noi cercheremo di fornire dei possibili algoritmi per la risoluzione di questo problema. In particolare gli algoritmi da noi studiati fanno parte delle tecniche reconstruction-based SR, dove si risolve un problema di minimo la cui funzione obiettivo è la somma di una funzione di minimi quadrati che rappresenta il fit dei dati e da una funzione di regolarizzazione, che nel nostro caso è la funzione di Variazione Totale (TV) oppure una funzione non convessa del gradiente. Vedremo infine i risultati numerici ottenuti confrontando i vari algoritmi su immagini test con gradiente sparso.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Chiarelli, Simona
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum A: Generale e applicativo
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
super resolution
Data di discussione della Tesi
23 Giugno 2017
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