This thesis presents a state of the art review of techniques and algorithms to solve the super-resolution problem, and the description of a SOC (System On Chip) which is a fundamental tool to implement a specific algorithm found in this review. The review of the state of the art is divided into two parts. The first part focuses on algorithm proposals by researchers abroad, while the second part focuses on domestic research. The description of the presented SOC is a hardware description of an algorithm that is based on convolutional neural networks. This SOC is described in the Verilog language and has been named Cap_Conv1 and internally has a core whose purpose is to perform the convolution operation, this processor has been named Ingrom and with a clock frequency of 50Mhz allows to perform this operation 373 times faster than the conv2 function of Matlab that was executed in a computer with a third generation i5 processor and 6GB of RAM. During the development of this thesis we also described the hardware of an image interface that allows to extract the channels of an image with the bitmap format and this interface is a fundamental tool that allows to adapt to other digital modules that need to handle images with this format. Thanks to the ease of incorporation of this hardware, Ingrom was adapted to describe an image processor which was named PI and with a frequency of 50MHz performs the processing of an image 217 times faster than Matlab, executed on a computer with the aforementioned characteristics. Thus PI is a fundamental tool for solving digital image processing problems.
En esta tesis se presenta una revisión del estado del arte respecto a técnicas y algoritmos para resolver el problema de la superresolución, y la descripción de un SOC (System On Chip) el cual es una herramienta fundamental para implementar un algoritmo especifico encontrado en dicha revisión. La revisión del estado del arte está dividida en dos partes. La primera se enfoca en las propuestas de algoritmos por investigadores en el extranjero, mientras que la segunda parte se centra en las investigaciones a nivel nacional. La descripción del SOC presentado es una descripción de hardware de un algoritmo que está basado en redes neuronales convolucionales. Dicho SOC esta descripto en el lenguaje Verilog y se le ha nombrado como Cap_Conv1 e internamente pose un core que tiene como propósito realizar la operación de convolución, este procesador se le ha nombrado Ingrom y con una frecuencia de reloj de 50Mhz permite realizar dicha operación 373 veces más rápido qué la función conv2 de Matlab que fue ejecutada en un ordenador con un procesador i5 de tercera generación y 6GB de RAM. Durante el desarrollo de esta tesis también se describió el hardware de una interfaz de imagen que permite extraer los canales de una imagen con el formato bitmap y esta interfaz es una herramienta fundamental que permite adaptarse a otros módulos digitales que necesiten manejar imágenes con este formato. Gracias a la facilidad de incorporación de este hardware se adaptó a Ingrom para describir un procesador de imágenes al que se le nombro PI y con una frecuencia de 50MHz realiza el procesamiento de una imagen 217 veces más rápido que Matlab, ejecutado en un ordenador con las características ya mencionadas. Así bien PI es una herramienta fundamental para resolver problemas del procesamiento digital de imágenes.
