উত্তর:
প্রক্রিয়াটি জটিল তবে এটি কী ঘটছে তা অনুধাবন করা উচিত। আপনার একটি নিয়মিত ক্যামেরা আছে তা কল্পনা করুন, তবে সেন্সরটিকে কোনও দিক থেকে অর্ধ পিক্সেল সরানোর জন্য মোটর রয়েছে।
একটি চিত্র নেওয়ার পরিবর্তে এই ক্যামেরাটি চারটি লাগে: একটি কেন্দ্রিক, একটি আধা পিক্সেল ডানদিকে সরানো, একটি আধা পিক্সল নীচে স্থানান্তরিত, এবং একটি আধ পিক্সেল ডান এবং অর্ধ পিক্সেল নীচে স্থানান্তরিত।
এরপরে আমরা কেন্দ্রিক চিত্রটি নিতে পারি, আকারটিকে দ্বিগুণ করে তুলতে পারি, এর মতো পিক্সেলগুলি ফাঁক করে রেখে:
xxxx x x x x
xxxx ____\
xxxx / x x x x
xxxx
x x x x
x x x x
তারপরে আমরা অন্যান্য স্থানান্তরিত চিত্রগুলি, 1, 2 এবং 3 ব্যবহার করে শূন্যস্থান পূরণ করতে পারি:
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
x1x1x1x1
23232323
দ্বিগুণ রেজোলিউশনের চিত্র সহ আমাদের রেখে চলেছি। আকর্ষণীয়ভাবে এই কৌশলটি নিয়োগের চেয়ে যথেষ্ট ক্যামেরা রয়েছে - যেমন হাসেলব্ল্যাড এইচ 4 ডি -200 এসএমএস (দুঃখিত আপনি যদি জিজ্ঞাসা করতে হয় যে আপনি কতটা সামর্থ্য করতে পারবেন না)।
স্ট্যান্ডার্ড ক্যামেরার সাথে সুপার্রেসোলিউশনটি আরও জটিল কারণ আপনার যখন অনিয়ন্ত্রিত ক্যামেরা বা সাবজেক্ট গতি থাকে আপনি ঠিক অর্ধ পিক্সেল শিফটের কাছাকাছি কোথাও পাবেন না তবে আপনি যদি খুব দুর্ভাগ্য না হন তবে আপনার স্থানান্তরিত চিত্রটি মূল থেকে কিছু পরিমাণে অফসেট হবে। পর্যাপ্ত চিত্রের সংমিশ্রণের মাধ্যমে আপনি খুব অনিয়মিতভাবে নমুনাযুক্ত চিত্র পাবেন (পিক্সেল নমুনাগুলি যা গ্রিডে পড়ে না) তবে একটি যা বিভক্ত হতে পারে (নমুনাগুলির মধ্যে রেখাগুলি চিহ্নিত করে একটি ফলাফল অনুমান করতে পারে যা সঠিক গ্রিডলাইনে পড়ে) একটি নিয়মিত ইমেজ।
বিবেচনা করুন যে সেন্সরটি নিখুঁত ক্যাপচার ডিভাইস নয়। প্রতিটি পিক্সেল কিছু পরিমাণে ত্রুটি সহ রেকর্ড করা হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি পিক্সেলের সর্বাধিক নির্ভুল মান হয় Nতবে সেন্সর N-E to N+Eএকটি প্রদত্ত মানের জন্য সীমাতে থাকা একটি মান রেকর্ড করবে E। একটি ভাল সেন্সর Eছোট জন্য, একটি খারাপ সেন্সর বৃহত্তর থাকবে E।
আরও মনে রাখবেন যে প্রতিটি এক্সপোজারে প্রদত্ত পিক্সেলের একটি পৃথক ত্রুটি থাকবে, সেন্সরের কোষগুলির কোনও স্মৃতি নেই, সুতরাং এক পিক্সেল যা একবারে কম এসেছিল পরেরটির মধ্যে উচ্চ আসতে পারে।
আপনি যখন একই বিষয়টির বেশ কয়েকটি এক্সপোজার গ্রহণ করেন এবং এগুলি একসাথে গড় করেন আপনি কার্যকরভাবে হ্রাস করছেন E। উপরের আমাদের উদাহরণ পিক্সেলের জন্য, আপনি বিভিন্ন অমূল্যের একগুচ্ছ গড় গড়ে তুলবেন যা চারপাশে অজানা রয়েছে N, সুতরাং গড় আপনাকে সেই আদর্শের আরও কাছে নিয়ে আসবে N।
আমি জিনিসগুলি যেমন বুঝতে পারি নীচে তা রইল। লোকেদের যেকোন ভুল ধারণা চিহ্নিত করতে দ্বিধা বোধ করা উচিত যাতে আমরা সকলেই সংশোধিত হই, তবে আশা করি বাস্তবে তারা যে কোনও স্পট চিহ্নিত করেছে এবং কেবল তাদের বিয়ারে বিভ্রান্ত হবে না। (বা দাড়ি বা ...)।
সরল ও সরলভাবে বলুন, বিভিন্ন ফটোগুলিতে কিছুটা আলাদা তথ্য রয়েছে এবং এই অতিরিক্ত তথ্য সনাক্ত করতে এবং বের করার জন্য এবং বিভিন্ন ধারাবাহিক যুক্তিযুক্ত পদ্ধতিতে একত্রিত করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
এটি লক্ষণীয় যে সিস্টেমটি সব ক্ষেত্রেই কাজ করার গ্যারান্টিযুক্ত নয়।
[উইকিপিডিয়া সুপার রেজোলিউশন পৃষ্ঠা] নোট:
সর্বাধিক সাধারণ এসআর অ্যালগরিদমে, এসআর ইমেজে প্রাপ্ত তথ্য এলিয়াসিং আকারে এলআর চিত্রগুলিতে এম্বেড করা হয়েছিল।
এটির প্রয়োজন যে সিস্টেমে ক্যাপচারিং সেন্সরটি যথেষ্ট দুর্বল যে এলিয়াসিং আসলে ঘটছে। একটি বিচ্ছিন্নতা-সীমাবদ্ধ সিস্টেমে কোনও এলিয়াসিং থাকে না, বা এমন কোনও সিস্টেম নেই যেখানে মোট সিস্টেম মড্যুলেশন ট্রান্সফার ফাংশন উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি সামগ্রী ফিল্টার করে।
সম্পর্কিত ফ্রিকোয়েন্সিগুলির ডেটা সঠিকভাবে উপস্থাপনের জন্য সিস্টেমের দক্ষতা হ'ল আলিয়াজিং। "ব্যাখ্যা" শেষ হিসাবে দেখুন।
যদি আমি সেগুলি সঠিকভাবে বুঝতে পারি (এবং আমি নাও করতে পারি) তাদের এই বাক্যাংশটি "যথেষ্ট দুর্বল" এর অর্থ হ'ল এটি অতিরিক্ত তথ্য যা সেন্সর নিজেই সমাধান করতে পারে না যে এটি সাধারণত খারাপ বলে মনে করা হয় তাই সাধারণত যেখানে এটি সম্ভব হয় সেখানে দমন করা যায় যে VBUT এই "এলিয়াসড" অতিরিক্ত তথ্য এসআর সিস্টেমের দ্বারা প্রয়োজন। নিকন ডি 800 আর সেন্সরে কোনও অ্যান্টালাইসেসিং অপটিক্যাল ফিল্টার নেই যেখানে স্ট্যান্ড ডি 800 এবং প্রায় সমস্ত ডিএসএলআর-তে এমন ফিল্টার রয়েছে।
এমটিএফ কার্যকরভাবে লেন্সগুলির বিপরীতে উত্পাদন করার ক্ষমতা বা "তীক্ষ্ণতা" উত্পাদন করার ক্ষমতা (দুটি শক্তভাবে আন্তঃসম্পর্কিত হয়। এমটিএফ সাধারণত লেন্সের মাঝখানে খুব ভাল এবং একটি আয়তক্ষেত্রাকার চিত্রের সাথে, প্রান্তের দিকে পড়ে যায় এবং সাধারণত চিত্র কোণে আরও বেশি থাকে) তারা বলছে যে সুপার রেজোলিউশন ইমেজ তৈরির সিস্টেমের দক্ষতা তার তাত্পর্য এবং তীক্ষ্ণতা রেন্ডার করার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে - যেমন এর মানের উপর the অর্থাত্ লেন্সটি কমপক্ষে লেন্সের মতো ভাল হওয়া উচিত যা সুপারের উদ্ভব করবে would সেন্সর এবং প্রক্রিয়া ক্ষমতা উন্নত করা হয় যদি সরাসরি সমাধান iomage।
আলিয়াজিং হ'ল যখন কোনও তথ্য প্রবাহকে এত ধীরে ধীরে নমুনা দেওয়া হয় যে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি তথ্যগুলির মধ্যে কিছুটি আরও দ্রুতগতিতে পরিবর্তিত হয়; স্যাম্পলিং হারের চেয়ে y এবং "চারপাশে মোড়ানো" এবং প্রদর্শিত হয় যেন এটি সত্যই কম ফ্রিকোয়েন্সি উপাদান। একটি সীমাবদ্ধ সিস্টেমে স্যাম্পলিং হারটি সর্বনিম্ন সর্বোচ্চ তথ্য হারের দ্বিগুণ হওয়া দরকার তবে বাস্তবে এর চেয়ে কিছুটা বেশি হারের প্রয়োজন হয়।
সাধারণ উদাহরণ:
0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 অনুক্রমটি বিবেচনা করুন ...
স্পষ্টতই এমন একটি প্যাটার্ন রয়েছে যা প্রতি 12 ইউনিটে পুনরাবৃত্তি করে।
এটি একটি ত্রিভুজ ave যা 6 চক্রের জন্য বৃদ্ধি পায় এবং আরও 6 চক্রের জন্য হ্রাস পায় এবং তারপরে পিরিয়ড = 12 ইউনিট সহ পুনরাবৃত্তি করে।
এখন প্রতিটি 11 তম বারের ক্রমটি নমুনা করুন। আমরা
0 1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1
এটি ঠিক একই প্যাটার্নটি পেয়েছে তবে এটি 11 গুণ বেশি ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হয় - 11 এক্স 12 = 132 ইউনিট সহ একটি ত্রিভুজ তরঙ্গ।
প্রতি অষ্টম সময়ে একই ক্রমটি নমুনা করুন এবং আপনি 0 4 4 0 4 4 0 0 4 4
অর্থাত্ পিরিয়ড = 24 ইউনিট সহ এটি 1: 2 বর্গ তরঙ্গের মতো দেখাচ্ছে।
অর্ধ চক্রের units ইউনিটের বেশি যে কোনও স্যাম্পলিং সময়কালের ফলে যেমন এলিয়াসিং ত্রুটি হবে।