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Sebbene i sensori di imaging rappresentino la tecnologia dominante sia per le applicazioni destinate agli utenti che per quelle industriali, presentano ancora diversi limiti fisici, quali il rumore e una risoluzione spaziale limitata. Questi limiti possono essere superati grazie all'elettronica dei dispositivi e alla tecnologia fisica. Tuttavia, una soluzione promettente è rappresentata da un approccio di elaborazione del segnale che costituisce uno dei campi di ricerca più attivi, denominato Super Resolution (SR). Il presente lavoro propone un algoritmo SR che utilizza un metodo affine basato su blocchi in combinazione con il metodo della massima verosimiglianza. Sono stati condotti numerosi esperimenti con il sistema proposto per ottenere immagini ricostruite ad alta risoluzione (HR) di diverse risoluzioni a partire dallo stesso insieme di immagini a bassa risoluzione (LR). Inoltre, sono stati condotti numerosi esperimenti per valutare il suo comportamento in funzione del numero di immagini LR disponibili. L'algoritmo migliora l'accuratezza della registrazione traslazionale e recupera accuratamente l'immagine HR anche nel caso in cui siano fornite solo pochissime immagini di input. Questo lavoro dovrebbe essere particolarmente utile ai professionisti nei campi dell'elaborazione delle immagini, dell'elaborazione dei segnali e dell'elettronica, o a chiunque altro stia valutando l'utilizzo del miglioramento della risoluzione.
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