• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for matematiske fag
  • View Item
  •   Home
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for matematiske fag
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Image Restoration and Super-resolution using Total Variation

Paul Gabriel Duffin
Master thesis
Thumbnail
View/Open
no.ntnu:inspera:2455429.pdf (1.909Mb)
URI
http://hdl.handle.net/11250/2622846
Date
2019
Metadata
Show full item record
Collections
  • Institutt for matematiske fag [1432]
Abstract
Hovedformålet med bildegjenoppretting er å kunne hente informasjon fra ødelagte kilder

til bildedata. Hovedmålet med denne oppgaven er å undersøke en kraftig metode for

bildegjenoppretting, og det er å bruke variasjonsalgoritmer for å optimalisere en funksjonell.

Bilder av høy kvalitet er nødvendig i et bredt spekter av praktiske applikasjoner, slik at rel-

evant informasjon kan hentes fra dem, blant annet i medisinsk bildebehandling, satellitt-

bildebehandling, astronomi, sonar og radar. Disse bildene har en tendens til å ha forskjel-

lige støykilder og andre mangler, og vi undersøker forskjellige måter å modellere og å rette

på dette.

I denne masteroppgaven vil vi bruke en modifisert Chambolle-Pock-algoritme, som op-

prinnelig ble utviklet for å fjerne støy fra bilder, men vil nå brukes til mer generelle ap-

plikasjoner, som for eksempel superoppløsning. Denne algoritmen bruker total variasjon

og regularisering for å gi en stabil løsning på et problem som er ellers ustabilt. Vi vil

undersøke og gi eksempler på disse typer problemer. Vi vil også undersøke dette ved

å implementere den primale-duale algoritmen på bilder både for å skarpe bilder og for

superoppløsning av bildene.
 
One of the main goals of image restoration is the ability to extract information from cor-

rupted sources of image data. The main goal of this thesis is to investigate one powerful

method of image restoration, and that is using variational algorithms to optimize a func-

tional. High-quality images are needed in a wide variety of practical applications so that

appropriate information can be extracted from them, including in medical imaging, satel-

lite imaging, astronomy, sonar, radar, among other applications. These images tend to

have various sources of noise and other imperfections, and we investigate different ways

to model and correct this.

In this thesis, we will make use of a modified Chambolle-Pock algorithm, which was

originally developed for image denoising, but will now being used for more general appli-

cations, including super-resolution. This algorithm uses total variation and regularization

to provide a stable solution to an otherwise highly unstable problem. In this thesis, we

will investigate these types of problems in depth. We will further investigate this by im-

plementing the primal-dual algorithm on images both for deblurring as well as for image

super-resolution.
 
Publisher
NTNU

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit