Image super resolution based on discrete and Stationary wavelet transform using Canny edge extraction and non local mean

Implementation of the image super-resolution DWT based algorithm on Raspberry Pi platform for real-time applications

“…The implementation of various interpolation methods tends to cause blurring at the edges of the images. Bhatt et al 4 focus on improving image resolution by rescaling a single low-quality or low-resolution (LR) image to a high-resolution (HR) image. The approach integrates the DWT with the SWT to enhance image detail by reducing the translation invariance inherent in the DWT.…”

Superresolución de imágenes basado en la transformada wavelet bidimensional

“…Una propuesta es diseñada por (Chavez et al, 2012) que propone utilizar las imágenes de sub-banda para interpolarlas y añadir los valores obtenidos mediante el método de extracción de bordes Sobel; para aproximar los valores de las imágenes obtenidas de la DWT, utilizan una imagen de diferencia entre los valores de la imagen LR y los coeficientes LL de las sub-bandas. El trabajo hecho por (Bhatt et al, 2016) propone utilizar la DWT en conjunto con la Transformada Wavelet Estacionaria (SWT) para una mejor reconstrucción de una imagen SR, ya que, a diferencia de otras transformadas Wavelet, la SWT conserva la energía de la señal en todas las escalas y resoluciones. Por último, el diseño propuesto por (Soumya et al, 2016) implementa el uso de la Transformada Wavelet de Elevación (LWT) en conjunto con la DWT; debido a que la LWT suele ser más rápida que la DWT, ya que la LWT utiliza filtros de lifting para reducir el número de cálculos requeridos, sin embargo, no se utiliza la información extraída de la sub-banda LL que otorga una mejor reconstrucción de la imagen SR.…”