`
Riddick
  • 浏览: 642053 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 武汉
社区版块
存档分类
最新评论

《图像超分辨率研究综述》笔记

阅读更多

图像超分辨率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。

 

超分辨率复原和超分辨率重建有一个共同点,就是把在获取图像时丢失或降低的高频信息恢复出来。但两者的区别是明显的,超分辨率复原在光学中是恢复出超过衍射级截止频率以外的信息,而超分辨率重建方法是在工程应用中试图恢复有混叠产生的高频成分。

 

几何处理、图像复原都是从图像到图像的处理,即输入的原始数据时图像,处理后输出恶也是图像;而重建处理则是从数据到图像的处理,也就是说输入的是某种数据,而处理结果得到的是图像。

 

图像超分辨率按要处理的图像源可分为单幅图像超分辨率和多幅图像超分辨率。单幅图像超分辨率是指恢复出由于图像获取时丢失的信息(主要是高频信息),多幅图像超分辨率是指从低分辨率的图像序列恢复出高分辨率的图像。

 

图像超分辨率按实现的具体方法主要分为空域法和频域法。频域方法是在频域上消除频谱混叠,改善空间分辨率;空间域方法是在图像像素的尺度上,通过对图像像素点的变换、约束而改善图像质量的方法。

 

图像序列超分辨率算法通常包含三个步骤,首先对低分辨率图像序列进行运动估计和补偿,其次进行插值,最后去模糊、去噪声得到高分辨率图像。

 

一般来说,插值方法可以分为基于图像的插值方法、基于对象的插值方法和基于小波的插值方法。

分享到:
评论

相关推荐

    图像超分辨率论文阅读笔记

    SRCNN由三部分组成:预处理层、特征提取层和图像重建层,通过端到端训练优化整个网络,实现了对低分辨率图像的高质量上采样。 随后,VDSR(Very Deep Super-Resolution)由Kim等人提出,进一步增加了网络的深度,...

    EDSR/WDSR/SRGAN单张图片超分辨率Tensorflow 2.0参考实现-python

    具有 EDSR、WDSR 和 SRGAN 的单图像超分辨率基于 Tensorflow 2.x 的增强型深度残差网络实现单图像超分辨率 (EDSR),NTIRE 2017 超分辨率挑战赛的获胜者。 Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-...

    超分辨率:用于单个图像超分辨率的基于Tensorflow 2.x的EDSR,WDSR和SRGAN实现

    具有EDSR,WDSR和SRGAN的单图像超分辨率 基于的实现 (EDSR)的超分辨率挑战赛冠军。 (WDSR),是超分辨率挑战赛(真实轨道)的获胜者。 (SRGAN)。 这是对可用的基于Keras / Tensorflow 1.x的旧实现的完整重写...

    网络游戏-在网络浏览器显示器上以小于原始图像的分辨率渲染图像.zip

    标题提到的“在网络浏览器显示器上以小于原始图像的分辨率渲染图像”便是其中的一种重要技术。 首先,我们来理解一下这个概念。网络游戏通常需要在不同的硬件环境下运行,包括不同规格的计算机、笔记本、平板电脑...

    数字图像处理学习笔记

    1. **图像基础知识**:首先,你会学习到数字图像的基本构成,包括像素、色彩模型(如RGB、CMYK)、图像分辨率和位深度等。这些基础知识对于理解图像的存储和显示至关重要。 2. **图像类型**:学习笔记可能会区分...

    数字图像处理笔记.pdf

    本篇笔记基于冈萨雷斯的《数字图像处理》第二版,结合B站视频资源,详细记录了数字图像处理的基本概念和一些核心技术。在正式介绍知识点前,我们可以先从一些基础概念入手。 1. 数字图像处理基本概念 首先,数字...

    数字图像处理笔记.doc

    《数字图像处理笔记》 数字图像处理是一门融合了计算机科学、信号处理和视觉感知的学科,对于人工智能专业学生来说,它是理解和应用机器学习的重要基础。本笔记主要基于冈莎雷斯的《数字图像处理》第三版,涵盖了...

    DWSRx4:DWSR x4深度小波预测可实现图像超分辨率

    用于图像超分辨率的深度小波预测 的测试代码,NTIRE 2017年超高分辨率挑战-DWSRx4。 其他比例: ; 前提条件 Python套件需求: 带GPU的tensorflow @ pywt @ cv2 @ 执行: 在终端中,输入python DWSRx4.py ...

    超分辨率matlab代码-SRCNN-Keras:通过Theras作为后端通过Keras实现SRCNN。为了与已发表的作品进行合理的比较,ma

    在python和matlab中使用'bicubic'作为选项的resize函数是不同的,并且最近发表的论文通常使用matlab来生成低分辨率图像 通过以Theano为后端的Keras实现SRCNN。 为了与已发表的作品进行合理的比较,Matlab的imresize...

    国外数字图像处理总结笔记.zip

    《国外数字图像处理总结笔记》是一份针对"EE-398/498 Introduction to Digital Image Processing"课程的学习资料,由威尔克斯大学提供。这份资料对于正在学习或准备学习数字图像处理的学生来说,无疑是一份宝贵的...

    ITK图像分割与配准学习笔记3(图像分割).txt

    本资源包含入门ITK图像分割中实例源码和用到的素材文件: 包含: 区域增长算法(连接门限、OTSU、...本资源配套CSDN博客“基于C++的ITK图像分割与配准学习笔记3(图像分割)”,可 前往查看具体原理和实现效果!!!

    宋代笔记词汇研究综述

    以宋代笔记词汇为专题的研究和针对特定笔记作品的专书词汇研究不断涌现,如《宋代笔记词汇研究》、《宋代笔记俗语词研究》等,标志着该领域的研究逐渐系统化。 5. 笔记词汇研究的方法和意义:研究者通常采用训诂的...

    ITK图像分割与配准学习笔记1 (图像数据表达-图像).txt

    本资源包含入门ITK图像数据表达中...本资源配套CSDN博客“基于C++的ITK图像分割与配准学习笔记1(图像数据表达-图像)”,可 前往查看具体原理和实现效果!!! 希望对大家有帮助,好的话帮忙点个赞哦!感谢支持!!!

    多分辨率样条函数及其在图像拼接中的应用阅读笔记

    多分辨率样条函数是图像处理领域中的一种技术,主要用于图像拼接,以创建无缝的图像马赛克。这种技术的核心是通过调整图像边界附近的灰度值,实现图像间的平滑过渡,避免在拼接过程中产生明显的边界或者失真。本文将...

    关于图像处理的一些学习笔记

    这份"关于图像处理的一些学习笔记"涵盖了这一领域的基础概念和关键技术,对于初学者来说是一份宝贵的资源。 一、图像处理基础知识 图像处理的基本单位是像素,每个像素代表图像中的一个特定颜色点。图像可以分为...

    PULSE 基于生成模型的潜空间上采样 阅读笔记.docx

    图像超分辨率是计算机视觉领域的核心任务之一,其目标是将低分辨率(LR)图像转换为清晰、逼真的高分辨率(HR)图像。这一技术在医疗、天文学、显微成像等多个领域有广泛应用,尤其是在现代高分辨率设备普及的背景下...

    深度补全综述笔记.md

    深度补全综述笔记.md

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics