Siêu phân giải trong bối cảnh của cửa sổ là gì?

Tôi đã cố gắng hiểu siêu phân giải là gì, trong bối cảnh DSP / DIP. Tiêu chí nào đang được tối đa hóa / tối thiểu hóa, và tại sao?

Hầu hết các tìm kiếm trực tuyến của tôi đều mang lại các kỹ thuật siêu phân giải từ quan điểm vật lý quang học, tuy nhiên tôi biết rằng chúng đã được sử dụng trong xử lý hình ảnh và trong một số xử lý radar doppler.

Một ví dụ cụ thể của Super-Res mà tôi nhớ đã thấy là trong thiết kế chức năng cửa sổ, trong đó thùy chính có chiều rộng tương đương với ô tô, trong khi đồng thời có các thùy bên xuống rất thấp và nhanh, tương tự như cửa sổ hãm. Theo nghĩa này, 'siêu độ phân giải' xuất phát từ thực tế là các tần số rất gần nhau có thể được giải quyết do độ rộng thùy chính thấp và dải động rất cao. Đây có phải là những gì siêu độ thực sự lên đến?

Có một lời giải thích rằng, (có lẽ), so sánh nó với một hình thức khử nhiễu, hoặc theo đuổi thưa thớt? Hay nó là một động vật khác nhau hoàn toàn?

— Không gian
nguồn

Cả hai tiêu chí tối ưu hóa không phải là kết quả của cấu trúc vật lý vốn có của tín hiệu? Tức là, người ta có thể tìm kiếm một giải pháp thưa thớt chỉ khi các hiện tượng vật lý có một đại diện thưa thớt tốt? Tất cả các kỹ thuật SR phải giả định một mô hình vật lý liên quan đến dữ liệu được sử dụng để tăng cường tín hiệu.

— nimrodm

@nimrodm Tôi vừa nhớ một ví dụ khác về 'siêu độ phân giải', tôi đã thêm vào câu hỏi.

— Spacey

Tôi không muốn tranh luận nhưng nói chung, nếu không có thêm thông tin thì không có cách nào để tăng độ phân giải của tín hiệu trong trường hợp chung. Ví dụ: nếu tín hiệu được giới hạn băng tần được lấy mẫu dưới tốc độ Nyquist, không có cách nào để tái tạo lại tín hiệu đó trừ khi có thêm một số thông tin. Vì vậy, đối với tôi, SR có nghĩa là ước tính MAP của tín hiệu nhiễu ban đầu bằng cách sử dụng trước (ví dụ do các hiện tượng vật lý cơ bản) hoặc dữ liệu được lấy mẫu bổ sung.

— nimrodm

@nimrodm Cách tôi hiện đang nghĩ về nó, trong trường hợp không có thông tin apriori, có các chức năng cửa sổ khác nhau mà người ta có thể sử dụng để giao dịch phân giải tần số với dải động. Dưới sự ràng buộc không có kiến thức apriori này, có một thứ như siêu phân giải? Có lẽ, có thể không, tôi không biết. Ngược lại, có lẽ siêu độ phân giải chỉ được áp dụng nếu kiến thức về chiến binh được biết đến? Sau đó, như bạn đã đề cập, ước tính MAP có thể được sử dụng. Nhưng một lần nữa tôi không biết, đây là một phần của sự nhầm lẫn mà tôi có.

— Spacey

Thuật ngữ siêu phân giải được sử dụng rất lỏng lẻo ngày nay. Nhưng tôi nghĩ vấn đề sau đây là ý tưởng ban đầu, hoặc ít nhất, là vấn đề khiến thuật ngữ này trở nên nổi tiếng.

Giả sử bạn có một cảnh và một số quan sát về cảnh đó, tức là một vài khung hình của video có chuyển động camera nhẹ giữa chúng. Các thuật toán siêu phân giải kết hợp những quan sát đó thành một hình ảnh có độ phân giải cao. Điều này là có thể bởi vì mỗi quan sát có thể chứa thông tin duy nhất không có trong những người khác.

Nếu bạn coi một khung nhất định là khung chính, quá trình này có thể được hiểu là ước tính MAP vì thông tin tiên nghiệm (hoặc thêm) có trong các khung khác.

Ngoài ra, chúng ta có thể sử dụng số liệu thống kê hình ảnh tự nhiên làm thông tin bổ sung để thường xuyên hóa giải pháp. Tổng biến đổi thường xuyên là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi.

Tôi đề nghị bài báo của Park 2003 .

— Daniel R. Pipa
nguồn

Cảm ơn Daniel - Tôi tự hỏi liệu các kỹ thuật như vậy có thể dễ dàng mở rộng để nói, hình ảnh radar Doppler không?

— Spacey

Có lẽ vậy. Nhưng đối với radar Doppler, tôi nghĩ SAR (radar khẩu độ tổng hợp) và / hoặc các kỹ thuật liên lạc (MIMO, SIMO, v.v.) là những cách tiếp cận phù hợp hơn để tăng cường độ phân giải.

— Daniel R. Pipa