Superresolución de imágenes basado en la transformada wavelet bidimensional

Abstract

La superresolución (SR) es una técnica diseñada para aumentar la resolución espacial de una imagen digital de baja resolución (LR). A diferencia de los algoritmos basados en métodos de interpolación como método principal, los cuales en su mayoría tienden a deformar los bordes o producen imágenes con bordes irregulares; en este artículo se propone un algoritmo que preserva los bordes de la imagen original mediante los métodos de interpolación entre las sub-bandas de detalles obtenidas por medio de la Transformada Discreta Wavelet (DWT). Se realiza la descomposición wavelet utilizando tres diferentes familias: Daubechies, Symlet y Coiflet. Finalmente, todas las imágenes de sub-banda interpoladas se combinan para la generación de la imagen SR. Los resultados obtenidos demuestran un buen desempeño de acuerdo con las métricas objetivas: tiempo de ejecución, SSIM y PSNR (1.669 seg., 0.8908 y 30.61 dB respectivamente para imágenes con una superresolución de 4080x2712) y en términos subjetivos medidos por medio de la percepción visual humana de diferentes imágenes.