- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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
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） 其他的IQA分数 平均意见评分(MOS) 基于任务的评价 信息保真度准则(IFC) 视觉信息保真度(VIF) 4 监督式SR方法 深度学习可以用给定的低分辨率图像来估计高分辨率图像。 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）。 4.Unsupervised Super-resolution（无监督图像超分辨率） 文中提到了一些已有的无监督超分辨率工作： A. Shocher, N. Cohen, and M.
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 stride=4)(sourceImg) return cropImg,sourceImg 随后，我们只需要构造一个DataLoader就可以在后续训练中使用到我们的模型了 path = '. 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 Loss_G: %.4f D(x): %.4f D(G(z)): %.4f' % ( epoch, EPOCHS, dLoss.item(),gLoss.item(),realOut.item(),fakeOut.item
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。 研究目的：提出一种生成对抗网络（GAN）用于图像超分辨率（SR），它能够推断出4倍放大因子下的照片级自然图像。为了实现这一目标，作者提出了一种感知损失函数，它由对抗损失和内容损失组成。 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)
代码的解析已经给出，现在补上：单图像超分辨率重建示例代码解析 一、简介 图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。 [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）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。 4）模糊图像和三维图像的超分辨率研究。模糊一直是图像处理中的一个难点，如何对模糊图像进行超分辨率需要进一步研究。目前针对三维图像的超分辨率研究还很少，如何对三维图像进行建模也是一个值得研究的课题。 5）超分辨率客观评价标准研究。目前对于图像超分辨率结果主要依靠人的主观评价，缺少一种客观的评价标准，现有的 PSNR、MSE 等并不能很好的反映超分辨率效果，需要发展一种客观的评价机制。
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 ├── generation.m │ ├── g_im_LR_1.tif │ ├── g_im_LR_2.tif │ ├── g_im_LR_3.tif │ ├── g_im_LR_4. superresolution.m │ ├── wind_LR_1.tif │ ├── wind_LR_2.tif │ ├── wind_LR_3.tif │ └── wind_LR_4.
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
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， 如图3所示，该模型使用一个三层的卷积神经网络来拟合从低分辨率图像到高分辨率图像的函数。特别地，该方法在 FSRCNN 模型 [4] 中被进一步优化，大大提升了其推理速度。 如图4所示，通过一个残差连接（蓝色箭头）将输入图像直接加到最终的重建高频残差上，可以显著的提升模型的学习效率。 图4：VDSR 模型中的残差学习结构 [5] 不难发现，上述方法均是先对输入的低分辨率图像进行上采样，然后再将其送入模型行进行学习，这种做法在降低了模型的推理速度的同时也大大增加了内存的开销。 TPAMI 2016. [4] Dong C , Loy C C , Tang X .
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 而且由于参数量巨大，在V100显卡下大约1500ms可将一张1080P的图片超分到4K。所以由于这两点原因放弃使用ESRGAN。 由于其主打轻量级网络，速度在V100显卡上可以达到500ms将一张1080P的图片超分到4K，超分出的画面稳定且高质量，而且结构简单便于修改，所以决定选择IMDN，在其基础上进行精简优化。 有了这个，CCA模块可以使本文的IMDN网络做出稳定的单图像超分效果。 数据集制作 图片 用OBS对游戏进行观战录屏，录制出的原始4KHR视频画面质量要达到尽可能高的程度。
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， 4 实验 我们首先研究了使用不同的数据集的表现，接下来，我们测试了我们方法学习到的滤波器。我们之后探索了不同的网络结构设计，研究了超分辨率重建的表现和一些因素如深度、滤波器的数量以及滤波器的尺寸。 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）
ESPCN 核心概念是亚像素卷积层，输入原始低分辨率图像，三个卷积层， 将 ESPCN激活函数采用tanh替代了ReLU。损失函数为均方误差。 4. 4.多尺度图像共同训练 5. 用到了与4同：网络中有一条线是将输入的图像连接到后面与最后的一层反卷积层的输出相加。 ED中间的卷积层和反卷积层学习的特征是目标图像和低质图像之间的残差。 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
上文有提到，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，下面将分别对其展开介绍。 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。 如下图所示，该模型使用一个三层的卷积神经网络来拟合从低分辨率图像到高分辨率图像的函数。特别地，该方法在 FSRCNN 模型 [4] 中被进一步优化，大大提升了其推理速度。 如图4所示，通过一个残差连接（蓝色箭头）将输入图像直接加到最终的重建高频残差上，可以显著地提升模型的学习效率。 基于参考图像的超分辨率，顾名思义就是通过一张与输入图像相似的高分辨率图像，辅助整个超分辨率的复原过程。
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。 SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。 4， VESPCN 在视频图像的SR问题中，相邻几帧具有很强的关联性，上述几种方法都只在单幅图像上进行处理，而VESPCN（ Real-Time Video Super-Resolution with 其出发点是传统的方法一般处理的是较小的放大倍数，当图像的放大倍数在4以上时，很容易使得到的结果显得过于平滑，而缺少一些细节上的真实感。因此SRGAN使用GAN来生成图像中的细节。 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. 4, Caballero, Jose
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。 这些图像被用来生成不同尺度因子（2、3、4倍）的低分辨率（LR）版本，用于训练。 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
超分辨率的概念早就已经出现，而近些年来机器学习的进步才又一次把超分带入到媒体应用的领域之中。在如今4K/8K视频的时代，超分辨率技术只会越来越重要。 而在空域的上采样，例如将老电影利用超分辨率技术提升到4K画质以用于在4K电视大屏幕上观看，也同样能提升观众的观赏体验。由此可见，视频上采样在实际运用中是有大量需求的，同样地，其中也蕴含着巨大的商机。 因此，超分辨率已经被AMD和NVIDIA等公司普遍运用在高分辨率（4k）游戏的渲染之中。 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。 ? 事实上已经有许多公司做了这些工作，而随着4K电视的普及，这样的趋势将会不断加速。 附上演讲视频：
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 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 连接到默认摄像头 # 或者加载视频文件 # cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # , 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 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。
57510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 VDSR类似的网络架构，不过需要在最后将得到的一系列高分辨率结果再合并为一张单张的图像。
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 使用深度学习方法实现超分辨率需要在大量数据集上训练深度神经网络模型，然后将训练好的模型应用在实际数据上进行超分辨率处理。 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 这样的操作可以把相邻 (一般是4-6帧) 的信息拿进来，更有效的恢复视频。 /basicvsr_vimeo90k_bi_20210409-d2d8f760.pth data/Vid4/BIx4/calendar/ .
1.3K33编辑于 2022-01-18 - 来自专栏我爱计算机视觉
刷新REDS4数据集记录！多级视频超分辨率算法：PP-MSVSR
本文将局部窗口方法与循环方法相结合，在REDS4数据集上超越了BasicVSR++实现了SOTA，代码已开源！ 定性评估 REDS4上的定性评估
1.5K30编辑于 2021-12-24 - 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。 上图展示的是所有方法在Set5数据集中的蝴蝶图像样本对比结果，SRCNN获得最高的PSNR值并且重建的高分辨率蝴蝶图像也更接近真实标签。 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
初学者可能往往会把图像分辨率和超分辨率搞混淆，先来看一下他们的概念。 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。 超分辨率(Super-Resolution)即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。 图像锐化与图像超分辨率的比较： 图像锐化可以提升高频信息，但仅增强已有的高频成分；超分辨率技术能估计出原始图像中没有表现出来的高分辨率细节。 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。
1.9K20发布于 2020-06-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号