Có vẻ như về mặt khái niệm bạn đang ở gần đó:
- Lấy một trong ba kênh màu làm tham chiếu (ví dụ: màu đỏ)
- Kết hợp màu xanh với màu đỏ
- Kết hợp màu xanh với màu đỏ
Vấn đề sau đó là sự phù hợp với độ chính xác của pixel phụ. Để có được các số có ý nghĩa là một chút khó khăn, vì các lỗi nội suy, bất kỳ phương thức nào cũng sẽ có ảnh hưởng đến độ chính xác.
Có hai phương pháp đăng ký hình ảnh có thể sử dụng mà tôi có thể nghĩ ra:
Đăng ký hình ảnh Lucas-Kanade . Sử dụng phép nội suy tuyến tính có thể không cung cấp cho bạn kết quả đủ chính xác, vì vậy hãy xem xét phương pháp bicubic hoặc các phương pháp khác.
Neil Dodgson có một cái nhìn tổng quan tốt đẹp. Điều quan trọng là các dịch chuyển pixel phụ khác nhau của hạt nhân nội suy có sự truyền tần số tương tự nhau. Đối với họ khối, b-spline xấp xỉ tốt hơn nhiều so với cattmull-rom, trong trường hợp này.
Đầu tiên nâng cấp hình ảnh, sau đó thực hiện đăng ký hình ảnh chính xác bằng pixel bằng kỹ thuật yêu thích của bạn. (tương quan chéo trong miền Fourier nên làm). Điều này chỉ hoạt động nếu nâng cấp được thực hiện cẩn thận. Bilinear hoặc bicubic rất có thể sẽ không cung cấp cho bạn đủ độ chính xác. Tôi có thể nghĩ về ba cách:
a. Yên nội suy . Xem phương trình 11 của bài báo của mình. Thực sự chậm, nhưng tối ưu. Mặc dù bạn dường như có một số bí danh trong tín hiệu, do đó, giả định 'bandlrict' mà Yen đưa ra có thể không giữ được.
b. Tính toán FFT của hình ảnh, không đệm các tần số cao, FFT nghịch đảo.
c. Nâng cấp phi tuyến tính. Do các cạnh khá sắc nét, hình ảnh không được phân chia chính xác, đó có thể là giới hạn chính của các phương pháp trước đó. Nội suy hướng phụ thuộc cạnh có thể tốt hơn trong trường hợp này.
Khi bạn có bản dịch pixel phụ giữa hai bản, việc hiệu chỉnh kênh màu lục và màu xanh đã được giải quyết, bất kể bạn chọn phương pháp nào.
