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Obwohl Bildsensoren sowohl f Verbraucher- als auch f Industrieanwendungen die vorherrschende Technologie darstellen, weisen sie nach wie vor einige physikalische Einschr鄚kungen auf, wie beispielsweise Rauschen und eine begrenzte r酳mliche Aufl飉ung. Diese Einschr鄚kungen lassen sich mithilfe von Elektronik und physikalischen Technologien erwinden. Eine vielversprechende L飉ung ist jedoch ein Signalverarbeitungsansatz, der zu den aktivsten Forschungsgebieten z鄣lt und als Superaufl飉ung (SR) bezeichnet wird. In dieser Arbeit wird ein SR-Algorithmus vorgeschlagen, der einen affinen blockbasierten Ansatz in Verbindung mit der Maximum-Likelihood-Methode nutzt. Es wurden eine Reihe von Experimenten mit dem vorgeschlagenen System durchgefrt, um rekonstruierte hochaufl飉ende (HR) Bilder mit unterschiedlichen Aufl飉ungen aus demselben Satz von niedrigaufl飉enden (LR) Bildern zu erhalten. Zudem wurden mehrere Experimente durchgefrt, um das Verhalten des Algorithmus in Abh鄚gigkeit von der Anzahl der verfbaren LR-Bilder zu bewerten. Der Algorithmus verbessert die Genauigkeit der translatorischen Registrierung und stellt HR-Bilder selbst dann pr鉺ise wieder her, wenn nur sehr wenige Eingabebilder zur Verfung stehen. Diese Arbeit dfte insbesondere f Fachleute in den Bereichen Bildverarbeitung, Signalverarbeitung und Elektronik sowie f alle anderen von Nutzen sein, die den Einsatz von Aufl飉ungsverbesserung in Betracht ziehen.
