Diretrizes para o Projeto do Algoritmo LMS Aplicado à Super-Resolução de Vídeo

A reconstrução com super-resolução (SRR) de imagens consiste basicamente em combinar diversas imagens de baixa-resolução de uma mesma cena para formar uma imagem com resolução mais alta. As principais caracterı́sticas dessa técnica são a elevada sensibilidade a erros de registro, a dificuldade de modelagem dos sinais de imagem (outliers) e o elevado custo computacional. Este trabalho avança no projeto do algoritmo LMS aplicado à SRR. Baseado em uma análise estatı́stica, são propostas diretrizes especı́ficas que levam a um desempenho próximo do ótimo, quando situações práticas de aplicação são consideradas. A análise também mostra que, diferente do comportamento do LMS tradicional, pequenos passos de adaptação não levam necessariamente a erros quadráticos médios menores em regime permanente.