Análise Estatística do Algoritmo LMS Aplicado à Reconstrução de Vídeo com Super-Resolução

A reconstrução com super-resolução de uma seqüência de imagens é fortemente dependente da qualidade da estimação do movimento entre quadros sucessivos. Este trabalho apresenta uma análise estatı́stica do algoritmo Least Mean Square (LMS) aplicado à reconstrução com super-resolução. Equações recursivas determinı́sticas, funções do erro de registro, são derivadas para o comportamento dos erros de reconstrução médio e médio quadrático. O novo modelo descreve o comportamento do algoritmo em situações reais, e apresenta considerável melhora na acurácia em relação ao modelo existente na literatura. Simulações de Monte Carlo demonstram boa concordância entre o comportamento promediado e o modelo proposto.