| Summary: | Neste trabalho foi criado um algoritmo de Super-resolução, com o objectivo de melhorar a resolução espacial em imagens obtidas em SPECT. A ideia do algoritmo baseia-se numa técnica de substepping, já bastante usada em astronomia. Para tal, após várias tentativas, obteve-se um algoritmo que a partir de um conjunto de amostras do mesmo objecto, mas deslocadas entre si por uma distância inferior ao tamanho do pixel de uma amostra, são processadas, para se obter uma imagem de melhor resolução. O processamento consiste na sobreposição das amostras e, a partir daí, no cálculo da média ponderada da contribuição de cada pixel para a imagem final. O processo parte de uma imagem inicial cujos valores são estimativas. A cada iteração há uma convergência até à imagem de Super-resolução que deverá ser semelhante ao objecto/imagem de partida. No caso do estudo por simulação de imagens digitais, as amostras são obtidas através de um processo de subamostragem de um fantoma. Para estudo do algoritmo foram utilizadas imagens sem ruído e com diferentes graus de ruído. Na situação de ruído verifica-se que a partir de uma determinada iteração o algoritmo proposto apresenta divergência. Também se constatou que nessa iteração o erro relativo é pequeno e a imagem que se obtém apresenta, de facto, melhor resolução que qualquer uma das amostras usadas. Para além dos estudos de simulação o algoritmo foi aplicado também a imagens de gamagrafia planar com bons resultados.
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