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我正在编写一个程序，它可以以多个低分辨率图像作为输入，并输出高分辨率图像。
我的理解是，对于单个图像的超分辨率，卷积神经网络工作得很好。我只需要一个只有三个卷积层的网络，就像这里描述的那样。然后，我可以用大量的低分辨率图像和它们对应的高分辨率图像(具有均方误差代价函数)来训练网络，理论上应该是可行的。不过，如果我想获得更高的精度，我可以通过查看多幅低分辨率图像来获
浏览 0提问于2018-02-03得票数 1
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我在处理地形高度数据的图像超分辨率。目前，我正在将输入数据切割成较小的部分(20x20而不是10800 x10800)。在高级20x20 -> 40x40之后，将产生的图像拼凑在一起会在较小的部分的边界上产生工件。这是因为模型的输出没有很好地结合在一起(我们使用输出来运行模拟，因此它们无缝地匹配是很重要的)。是否有推荐的方法将这些较小的图像拼接在一起？或者，是否有更好的方法来解决这个问题，而不是使用这些较小的削减图像？
浏览 0提问于2020-01-22得票数 3
但是，如果图像太模糊，以致OCR系统无法识别或部分识别文本，则该场景也可以不加角度拍摄。有时是模糊，有时是非常、低分辨率或像素化。例如我们尝试过的方法
2.神经增强
方法：照片恢复与上述方法相比，在超文
浏览 28修改于2022-01-14得票数 20
我有一系列的图像，并从中提取一张卡片。在此过程之后，卡将正确地对齐并投影回平面(warpPerspective)。然而，它的质量太低，无法从卡片上读取文本。因此，我试图使用superres模块来提高分辨率，但是文档非常肤浅，我还没有找到如何将多幅图像传递给算法。
浏览 0修改于2014-12-17得票数 2
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我有一套低质量的相同车牌的图像。其中存在未知的位移、旋转、尺度和强度变化。我的目标是使用这些图像创建good quality图像使用超级分辨率。我已经下载了OpenCV代码的super resolution，它使用图像与已知的移位。我找不到任何算法使用图像的未知位移，旋转和强度的变化。我能从这些样本中创建一个超分辨率的图像吗?这样，新的图像就可以用于分割后的OCR。任何人都可以发布超级分辨率代码的链
浏览 2修改于2014-04-18得票数 1
我使用tesseract-OCR从扫描图像中提取文本，因为很少有图像文本由于分辨率低而无法正确识别，而产生的输出是一些不相关的字符。将dpi提高到300。opencv.Upscaling中的图像预处理技术使用dnn_superres中的opencv中的去噪的git恢复，其中的超分辨率算法模型是通过训练tessdata建立的使用learning.Improvetesseract-ocr质量的超分辨率算法模型。参考链接
样品图像</
浏览 2提问于2020-05-08得票数 8
我使用SRGAN的超分辨率if图像从64x64到1024x1024图像。网络非常深(它有16个残留块)。如果我使用从64x64到256x256的超分辨率代码，一切都很好。
浏览 23修改于2019-10-03得票数 0
如何在Pytorch中不使用变换定义高度和宽度来放大图像？('-- upscale _factor'，type=int，required=True，help=“超分辨率放大因子”)
浏览 65提问于2019-02-20得票数 2
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我对卷积神经网络非常陌生，适用于超分辨率。我阅读了基于这篇评论文章的本论文，试图更好地理解它。其中c是图像的通道数。在这种情况下，c=1大多数SR算法主要针对灰度或单通道图像的超分辨率.对于彩色图像，上述方法首先将问题转化为不同的颜色空间(YCbCr或YUV)，而SR只应用于亮度信道。Th
浏览 0提问于2019-07-23得票数 1
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我正在尝试用Tensorflow实现GANs的超分辨率增强。这是我的collab代码的链接
第一个图像是输出图像。有人能帮我找出图像的什么问题吗。
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
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比如说，如果我有来自一台高分辨率数码相机的图像数据，并且想让它看起来像是从另一台低分辨率的数码相机上拿来的？训练重叠图像的输入/输出对是否是一种很好的方法？这种技术叫什么？例如，假设我希望能够在低分辨率图像中计算公园里的长凳。我能浏览这些样本图像并创建一个适当的高分辨率和低分辨率对的数据集来训练一个网络来学习低分辨率工作台的样子吗？如果我的训练集非常多样化的话，我能分辨出低分辨率的长凳吗？
浏览 0修改于2019-03-06得票数 1
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我目前正在试验使用CNN的超分辨率。为了服务于我的模型，我需要先把它变成一个.pb文件，对吗？作为一个新手，我真的不知道该怎么做。我的模型基本上是这样的：我的模型有三个简单的层次。输出层称为“输出”。首先:遵循本教程：
这似乎是为多个输出节点(为了标识)而不是为只有一个输出的超分辨率而做的。我不知道如何修改这个脚本以供我使用。
浏览 3提问于2017-08-01得票数 0
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我正在尝试实现基于生成对抗性网络的照片真实感单图像超分辨率中描述的模型，其中作者在第3.2节中说现在我知道，当灰度图像用浮子表示时，它的值在范围0,1中，但是如何在0,1和-1,1的范围内缩放您的彩色图像？为什么作者要用两种不同的尺度来输入和高分辨率的图像？
任何见解都会有帮助。
浏览 0修改于2019-07-25得票数 4
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我试图做一个超分辨率的网络，但我在导入我自己的数据时遇到了困难。我有两种类型的图像:调整大小的图像(较小的)，原始图像。第一个将用作网络的输入，第二个将用于网络的培训。问题是，我需要批量加载图像，因为我的计算机没有足够的GPU内存来同时构建整个数据集。为了实现超分辨率，我需要四个数据集：小型列车小尺寸试验
注意:当我为调整大小的图像创建张量和为原始图像创建另一个张量时，我的程序可以工作
浏览 3提问于2021-12-09得票数 0
谁能帮助我在opencv4android中实现超分辨率。我已经有一个android opencv项目。我想在it.Please帮助中添加超分辨率。
浏览 13提问于2015-01-26得票数 0
我一直在阅读关于单图像超分辨率(SISR)的论文，我经常遇到X3提升因子，X4提升因子。如果有人能用简单的话解释这件事，那就太好了。谢谢
浏览 0提问于2021-03-20得票数 1
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我的目标是在驾驶汽车上创建一个具有更多可读性的车牌号码的增强图像，该图像序列具有不可分辨的车牌，如下面的序列。正如你所看到的，车牌号码在很大程度上是难以区分的。我正在研究增强的实现，例如多帧的超分辨率(正如我在本文中所研究的：)。我有一些OpenCV的经验，我正在寻求帮助，在什么方向采取，或如果超级分辨率真的是一个可行的选择，这类问题。
浏览 2修改于2014-02-12得票数 6
是图像超分辨率领域最著名的最新技术之一。作者提出了一种CNN分层结构，其中他们依次使用4个卷积层，滤波器大小为9，1，5，3。这篇论文没有解释他们是如何解决减小图像大小的问题的。
浏览 2提问于2019-03-27得票数 0
我根据一张木板的三维模型制作了一幅tif图像。(x，y，z)表示三维空间中的一个点。我只需将(x，y)映射到图像中的像素位置，将(z)映射到该像素的灰度值。正如我想象的那样起作用了。当我试图打印它时，我遇到了一个低分辨率的问题。tif图像一旦放大，就会被像素化得很糟糕。我的研究表明，我需要提高图像的分辨率。因此，我尝试了一些从网上找到的超分辨率图像，包括这个，最终图像的分辨率确实要大得多(在这两个维
浏览 9修改于2022-06-09得票数 0
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