Аннотация:В работе решены следующие задачи:
1. Проведен подробный анализ существующих методов увеличения разрешения изображений и видео.
2. Предложен собственный многокадровый метод увеличения разрешения видео.
3. Разработано приложение, демонстрирующее работу предложенного алгоритма.
Работа посвящена весьма актуальной в настоящее время задаче увеличения разрешения видео, которая находит применение в преобразовании видео для воспроизведения на дисплеях высокой четкости HDTV. Проведен сравнительный анализ существующих подходов к увеличению разрешения (однокадровых и многокадровых), оцененный с точки зрения качества работы, скорости, а также области применения. Предлагается собственный метод сверх-разрешения, основанный на адаптивном смешивании изображения, полученного пространственной интерполяцией текущего кадра видео, и кадра, скомпенсированного с учетом движения. Для вычисления весов смешивания предлагается использовать вероятностный выход комитета слабых классификаторов, построенного методом машинного обучения AdaBoost. Как показывает проведенное сравнение, для разработанного алгоритма характерна высокая для данного класса методов скорость работы, а также более высокое качество по сравнению с распространенными методами однокадровой и многокадровой интерполяции. Программная реализация выполнена на языке C и оптимизирована для мультипроцессорных систем с общей памятью.