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【AI】超分辨率经典论文复现(2)——2017年
这次是这周新复现的一些超分辨率相关的机器学习的东西, 所选文章是知乎帖子 [从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程]https://zhuanlan.zhihu.com/p/31664818 整理而来(文末点击原文可以跳转), 顺序接着上篇【AI】超分辨率经典论文复现(1)——2016年. SRGAN GAN就是需要两个网络共同运作, 一个称为生成网络, 用来产生超分辨率的图, 一个判别网络, 用来检测生成的图是不是与真实高分辨率图很接近. 通过GAN的网络结构可以得到视觉表现上更好的超分辨率结果(不过在量化结果上没有其它方法那么好). ? SRGAN损失 GAN超分辨率除了两个网络互相配合外, 核心就是将两个网络连接在一起的损失函数.
1.1K10发布于 2021-04-13 - 来自专栏AI算法修炼营
超分辨率 | 综述！使用深度学习来实现图像超分辨率
近年来，目睹了使用深度学习技术的图像超分辨率的显着进步。 文中将现有的使用深度学习方法解决图像超分辨率问题的研究工作主要分成三个部分： 1.supervised SR（有监督学习的图像超分辨率） 2.unsupervised SR（无监督学习的图像超分辨率） 2 超分辨率SR问题定义 LR（低分辨率图像）图像为以下处理过程的输出： ? 2、人脸图像超分辨率 人脸图像超分辨率（又名 face hallucination，FH）通常有助于完成其它与人脸相关的任务。 4、视频超分辨率 在视频超分辨率中，多个帧可以提供更多的场景信息，该领域不仅有帧内空间依赖，还有帧间时间依赖（如运动、亮度和颜色变化）。
8.2K40发布于 2020-05-26 - 来自专栏全栈程序员必看
超分辨率——基于SRGAN的图像超分辨率重建(Pytorch实现)
基于SRGAN的图像超分辨率重建 本文偏新手项，因此只是作为定性学习使用，因此不涉及最后的定量评估环 1 简要介绍 SRGAN的原论文发表于CVPR2017，即《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》 SRGAN使用了生成对抗的方式来进行图像的超分辨率重建，同时提出了一个由 device) #testImgs的用处是为了可视化生成对抗的结果 2.4 构建生成模型（Generator） 在文章中的生成模型即为SRResNet，下图为他的网络结构图 该模型是可以单独用于进行超分辨率训练的 _makeLayer_(ResBlock,64,64,5) #卷积模块2 self.conv2 = nn.Conv2d(64,64,kernel_size=1,stride=1) self.bn2 = = ConvBlock(512,512,stride = 2) self.avePool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv2 = nn.Conv2d(512,1024
2.8K21编辑于 2022-11-17 - 来自专栏计算机视觉
SRGAN超分辨率网络
一、SRGAN主要介绍 1、超分辨率问题 由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数，该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足，视觉感知不佳。 论文中有一幅图很好的解释了区别： 超分辨率是一个病态问题（ill-posed)，一个低清图像块可以对应多个高清图像块。 二、SRGAN主要内容 研究背景：单图像超分辨率（SISR）的准确性和速度取得了突破性进展，但仍然存在一个问题：当我们在大的放大因子下进行超分辨率时，如何恢复更细腻的纹理细节。 判别器的网络结构： 判别器含有8个卷积层，从第2个卷积层开始，每一个卷积层后面加一个BN层来归一化中间层feature map的分布。判别器采用stride=2来降低分辨率。 我们已经强调了这种PSNR聚焦图像超分辨率的一些限制，并引入了SRGAN，它通过训练GAN来增强具有对抗性损失的内容损失函数。
1.5K10编辑于 2024-03-19 - 来自专栏全栈程序员必看
单幅图像超分辨率重建(图像超分)
[1] 目前超分辨率技术主要有以下两大类：基于重建的方法、基于学习的方法。 1、基于重建的超分辨率技术： 基于重建的超分辨率方法的基础是均衡及非均衡采样定理。 2、基于学习的超分辨率技术 基于学习的方法是近年来超分辨率算法研究中的热点，它采用大量的高分辨率图像构造学习库产生学习模型，在对低分辨率图像进行恢复的过程中引入由学习模型获得的先验知识，以得到图像的高频细节 具体步骤为： （1）将高分辨率图像按照降质模型进行降质，产生训练集。 （2）根据高分辨率图像的低频部分和高频部分对应关系对图像分块，通过一定 算法进行学习，获得先验知识，建立学习模型。 2）压缩域的超分辨率重建。传统的超分辨率算法都是针对图像序列，而实际中最常见的图像序列是视频文件。 四、参考目录 [1] 图像超分辨率重建简介，ChenLee_1 https://blog.csdn.net/carson2005/article/details/11631081 [2] A course
1.3K11编辑于 2022-08-01 - 来自专栏全栈程序员必看
超分辨率重建 matlab,基于Matlab的多图像超分辨率重建算法
【实例简介】 多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起，得到非均匀采样的较高分辨率数据，复原需要亚像素精度的运动矢量场，然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果 ，因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。 然后通过频率域或空间域的重建处理，生成均匀采样的超分辨率数据 【实例截图】 【核心代码】 superresolution_v_2.0 └── superresolution_v_2.0 ├── __MACOSX application │ └── html └── superresolution_v_2.0 ├── application │ ├── applicability.m │ ├── c2p.m ├── generatePSF.m │ ├── generation.fig │ ├── generation.m │ ├── g_im_LR_1.tif │ ├── g_im_LR_2.
1.2K20编辑于 2022-07-25 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
漫谈图像超分辨率技术
不难想象，图像超分辨率问题是一个病态问题，对于同样一张低分辨率图像，往往存在多张可行的高分辨率图像。如图2所示，对于同一张大猩猩毛发的低分辨率图像，存在多种合理的高分辨率重建结果。 图2：同一张低分辨率图像可对应多张可行的高分辨率重建结果 [2] 基于深度学习的图像超分辨率技术解析 目前主流的图像超分辨率技术的解决方案可以分为基于单张图像的超分辨率技术和基于参考图像的超分辨率技术， 图5：ESPCN 模型中的子像素卷积操作[6] 为了进一步提升模型的表达能力，如图6所示，SRResNet 模型 [2] 首次将被广泛应用于图像分类任务中的残差模块引入到了图像超分辨率问题中，取得了很好的结果 另一方面，对抗生成损失函数在图像生成模型中取得了很好的结果，SRGAN 模型 [2] 首次将其应用于图像超分辨率问题，大大的提升了重建图像的真实感。 图7：基于对抗生成损失函数的错误纹理生成问题 [2] 针对单张图像超分辨率技术中生成对抗损失函数引入的错误纹理生成问题，基于参考图像的超分辨率技术为该领域指明了一个新的方向。
1.3K10编辑于 2022-12-27 - 来自专栏不会跳舞的鸟
IMDN 解析与直播超分辨率
1 相关工作 1.1 图像和视频超分辨率算法的种类 1.1.1 基于单幅图像的超分辨率 基于单幅图像的超分辨率（Single Image Super-Resolution，SISR）是基于单幅图像的超分辨率 1.1.2 基于多幅图像的超分辨率 基于多幅图像的超分辨率（Multiple Image Super-Resolution，MISR），会参考时间序列中相邻的多副图像以实现对当前图像高分辨率更好的预测推理 2 其他网络的尝试 在工作中，我们尝试了很多种超分辨率算法及网络。它们有各自的一些特点，单也有各自的局限性。 最先尝试的是SRCNN，几乎在所有的超分网络中都拿其当作Baseline。 Feature Map合并成c个原图×r倍的大Feature Map，在此处就是合并成了一副超分辨率后的高分辨率图片。 评测指标 在超分辨率中对图像推理质量的评测，一般同时参考PSNR和SSIM两个指标： PSNR：峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio），PSNR=10*log10((2^n-
2K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏全栈程序员必看
超分辨率重建开山之作——SRCNN
摘要： 我们提出了一种基于深度学习的单影像超分辨率重建方法。 关键词：超分辨率、深度卷积神经网络、稀疏编码 介绍 单影像的超分辨率重建是计算机视觉的一个经典问题，目的是从低分辨的影像中恢复高分辨的影像。 我们在我们提出的基于深度学习的超分辨率重建方法和传统的基于稀疏编码的超分辨率重建方法之间建立联系，这种关系对网络结构的设计提供了指导； 我们证明了深度学习对于超分辨率重建这种传统的计算机视觉问题很有用， 2 相关工作 2.1 影像超分辨率重建 根据影像的先验知识，单张影像的超分辨重建算法可以分为四类：预测模型、基于边缘的方法，影像统计的方法和基于块（基于样本）的方法。 4.2 对于超分辨率重建学习到的滤波器 图5展式在ImageNet上训练的，以上尺度变换因子为3 的第一层学习到的滤波器的样本。请参考我们发表的对于upscaling为2和4的装配。
5.2K30编辑于 2022-07-22 - 来自专栏全栈程序员必看
深度学习超分辨率重建（总结）
1.SRCNN：—2,3改进 开山之作，三个卷积层，输入图像是低分辨率图像经过双三次(bicubic)插值和高分辨率一个尺寸后输入CNN。 图像块的提取和特征表示，特征非线性映射和最终的重建。 2. FSRCNN 特征提取：低分辨率图像，选取的核9×9设置为5×5。收缩：1×1的卷积核进行降维。非线性映射：用两个串联的3×3的卷积核可以替代一个5×5的卷积核。扩张：1×1的卷积核进行扩维。 二是在训练网络时使用 l2 型损失函数时，不可避免地会产生模糊的预测，恢复出的高分辨率图片往往会太过于平滑。 SRDenseNet： SRDenseNet将稠密块结构应用到了超分辨率问题上，这样的结构给整个网络带来了减轻梯度消失问题、加强特征传播、支持特征复用、减少参数数量的优点 10. SRGAN(SRResNet)：********** 在这篇文章中，将生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)用在了解决超分辨率问题上 用均方误差优化SRResNet
2.2K20编辑于 2022-07-21 - 来自专栏音视频技术修炼手册
什么是超分辨率？浅谈一下基于深度学习的图像超分辨率技术
对于侦察卫星而言，经常会出现10m、2m、1m、0.5m甚至0.1m的分辨率，就是指对地观测时的空间分辨率，对于0.1m的精度来说，一辆汽车约有20×40像素。 2）参考多幅图像或多个视频帧的超分辨率技术，称之为多帧视频/多图的超分辨率（multi-frame super resolution）。 基于单张图像的超分辨率是指通过一张输入图像对图像中的高分辨率细节进行重建，最终得到图像超分辨率的结果，是传统图像超分辨率问题中的主流方法。 为了进一步提升模型的表达能力，如下图所示，SRResNet 模型 [2] 首次将被广泛应用于图像分类任务中的残差模块引入到了图像超分辨率问题中，取得了很好的结果。 另一方面，对抗生成损失函数在图像生成模型中取得了很好的结果，SRGAN 模型 [2] 首次将其应用于图像超分辨率问题，大大地提升了重建图像的真实感。
2K10编辑于 2024-11-07 - 来自专栏全栈程序员必看
基于深度学习的超分辨率重建
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。 2， DRCN SRCNN的层数较少，同时感受野也较小（13×13）。 如上图所示，网络的输入是原始低分辨率图像，通过两个卷积层以后，得到的特征图像大小与输入图像一样，但是特征通道为r^2(r是图像的目标放大倍数)。 将每个像素的r^2个通道重新排列成一个r x r的区域，对应于高分辨率图像中的一个r x r大小的子块，从而大小为r^2 x H x W的特征图像被重新排列成1 x rH x rW大小的高分辨率图像。 二是把对齐后的相邻若干帧叠放在一起，当做一个三维数据，在低分辨率的三维数据上使用三维卷积，得到的结果大小为r^2\times H\times W。
1.2K20编辑于 2022-07-28 - 来自专栏CSDN社区搬运
信息增强的图像超分辨率重建
引言 单图像超分辨率（SISR）的任务是旨在从其低分辨率版本重建出高质量的图像。基于CNN的网络在性能方面取得了显著的成功。然而，CNN的归纳偏置限制了SISR模型捕获长距离依赖性的能力。 图像重建 最后，通过聚合浅层特征 F0F0 和深层特征 FDFFDF 来重建超分辨率图像 ISRISR。 LL1=∥IHR−ISR∥1LL1=∥IHR−ISR∥1 其中 IHRIHR 是高分辨率图像，ISRISR 是模型重建的超分辨率图像。 以Set5数据集为例，我们对超分辨率重建的图像进行展示和对比，原始数据如下： 五张图像的大小分别为126 ×× 126、72 ×× 72、63 ×× 63、69 ×× 69、57 ×× 84。 总结 本文介绍了一种名为DRCT的新型图像超分辨率模型，旨在克服现有SISR模型在深层网络中常见的信息瓶颈问题。
61310编辑于 2025-01-02 - 来自专栏媒矿工厂
基于机器学习的超分辨率技术
近些年来，超分辨率技术（Super resolution）越来越流行，许多公司将超分辨率技术整合到他们的工作之中。 超分辨率，机器学习与视频放大 超分辨率，机器学习（ML）和视频放大是天作之合，这三个任务的结合造就了如今基于机器学习的超分辨率的热潮。 ? 2. 机器学习模型的根本进步，尤其是卷积神经网络（CNN）的发展。 机器学习因此而复兴，也使得基于机器学习的超分辨率得以重出江湖。 ? 超分辨率、机器学习与视频放大三个因素的融合带来了机器学习驱动的视频超分辨率领域的上升发展。 预处理（解码，上采样，过滤等） 2. 编码 3. 后处理（过滤，混合等） 通常来说，视觉质量优化的重心往往放在编码步骤，但预处理与后处理部分也同等重要。
2.1K32发布于 2020-09-28 - 来自专栏PUSDN平行宇宙软件开发者网
python 利用超分提高监控分辨率
在Python中利用深度学习技术进行视频监控流的超分辨率（Super-Resolution, SR）处理，以提高监控画面的分辨率，通常涉及以下几个步骤： 获取视频流： 使用OpenCV等库连接到摄像头或读取视频文件 , width = frame.shape[:2] print(f"原始分辨率: {width}x{height}") 应用超分辨率模型： 使用预训练的深度学习模型，如SRCNN、ESPCN、SRGAN cap.read() if not ret: break hr_frame = super_resolution(lr_frame) # hr_frame现在是经过超分辨率处理的高分辨率帧 超分辨率是一个计算密集型任务，因此在实时应用时要注意性能优化，例如使用GPU加速以及合理的模型选择。 举例代码仅为示意，具体实现细节会根据所使用的深度学习框架和超分辨率模型的不同而有所变化。
67900编辑于 2024-05-25 超分辨率图像生成与机器学习
项目介绍随着计算机视觉技术的不断发展，超分辨率图像生成成为一个备受关注的研究领域。在许多应用中，高分辨率图像对于提高图像质量和细节的可见性至关重要。 超分辨率图像生成利用机器学习模型，通过学习低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，从而实现将模糊模糊的图像转换为清晰的高分辨率图像。II. 超分辨率图像生成的基本原理A. 数据准备超分辨率图像生成的第一步是构建一个包含低分辨率图像和对应高分辨率图像的训练数据集。这可以通过对高分辨率图像进行下采样得到低分辨率图像，作为模型的输入，而将原始高分辨率图像作为目标输出。 在超分辨率图像生成中引入GAN，可以在图像中注入更多的真实感，提高图像的视觉质量。C. 实时超分辨率处理实时超分辨率处理是将超分辨率技术应用到实时场景中的一个重要方向。 THE END超分辨率图像生成技术的发展离不开对新技术的整合和不断的创新。通过与其他计算机视觉技术的结合，超分辨率图像生成将在更广泛的应用场景中展现其强大的潜力。
57410编辑于 2024-01-30- 来自专栏大数据智能实战
基于CNN的图像超分辨率重建
图像尺寸变大且变清晰是图像处理的内在需求之一，然而现有的图像分辨率固定的情况下，从低分辨率到高分辨率的扩展常伴来了模糊、噪声的问题，即Single image super-resolution (SISR 因此深度学习架构下的图像超分辨率重建是近几年来研究的热点。 Network for Multiple Degradations一文对于经典的2016年VDSR文章（之前编译过）有了比较大的突破，经过复现，发现效果还不错，特记录下： 1、论文基本原理 超分辨率重建的基本原理 ，如下所示：即要找到高分辨率的图像x 论文的基本网络架构如下所示： 从图上可以看出，其输入不仅仅是低分辨率的原始图像，而且是一系列的多重降级的低分辨率图像系列，然后采用与 2、论文实践结果 仍然以PSNR作为评测指标。 程序测试结果如下：可以看到SISR的效果还是不错的。
96920编辑于 2022-05-07 - 来自专栏OpenMMLab
零基础 Pytorch 入门超分辨率
今天为大家带来第一篇—— 零基础 PyTorch 入门超分辨率 ~ 本文内容 什么是超分辨率 数据 模型结构 损失函数 评价指标 超分辨率发展过程 SISR 发展过程 数据 超分辨率常用的数据集有 Set5, Set14, DIV2K, Urban100, BSD100 等， 其中 DIV2K 是常用的训练集。 : - 像素损失 (L1, L2, ssim 等)：直接计算超分辨率预测结果与 GT (Ground truth) 之间的差异 - 感知损失&风格损失：将预测结果和 GT 输入到特征提取网络（一般为 超分辨率的评价指标包括 : - 峰值信噪比 (PSNR)：直接对比预测结果与 GT 之间的像素差异，与 L2 损失强相关 - 结构相似性 (SSIM)：对比预测结果与 GT 之间的结构相似程度 - 平均意见得分 超分辨率发展过程 超分辨率包括以下三种 : - 一对一重建：单张图像超分辨率 - 多对一重建：多张低分辨率重建单张高分辨率 - 多对多重建：视频序列的超分辨率重建 单张图像超分辨率（Single Image
1.3K33编辑于 2022-01-18 - 来自专栏AIWalker
【超分辨率】SRCNN | 开启超分的大深度学习时代
arxiv.org/pdf/1501.00092v3.pdf 代码链接： https://github.com/CVHuber/Super-Resolution/blob/main/SRCNN.py 背景 图像超分辨率 （Super-Resolution，SR）是计算机视觉领域一个经典的问题，研究的是如何将低分辨率图像（Low Resolution，LR）转化为高分辨率图像（High Resolution，HR）。 对比传统SR算法，本文介绍的基于CNN的超分辨率算法—SRCNN模型结构简单、推理速度快以及重建质量高。 ? 与传统方法对比 上图展示了SRCNN与传统方法的性能对比。 = nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=5, padding=5 // 2) self.conv3 = nn.Conv2d(32, num_channels, 随着SRCNN的出现，超分辨率领域正式进入大深度学习时代。 如果觉得有用，就请分享到朋友圈吧！ △点击卡片关注AIWalker，获取最新CV爽文
3.4K60发布于 2021-07-29 - 来自专栏基于深度学习的图像增强
图像超分辨率及相关知识 简介
图像超分辨率 图像超分辨率（Image Super Resolution）是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。 （2）基于空域的方法 空域的方法常利用图像局部的信息进行，增加像素的数量和紧密程度，从而增加图像细节，提高图像的分辨率。 （2）基于多幅图像的超分辨率（MISR） 输出的可以是单幅图像也可以是一个图像系列（常为视频）。 C.根据技术本身的特点 （1）基于重建的超分辨率 基于重建的超分辨率复原方法是对图像的获取过程建立观测模型，然后通过求解观测模型的逆问题来实现超分辨率重建。 （2）基于学习的超分辨率 借助预先的训练学习（从数据库）来寻找或建立低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的映射关系，提取高频信息，从而在给定低分辨率图像的情况下，通过优化方法获得相应的高分辨率图像。
1.9K20发布于 2020-06-03
腾讯云开发者
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