影象超解析度重構(一)原理及方法總結 | 動物用藥查詢網
2019年1月3日—百科:超解析度(Super-Resolution)通過硬體或軟體的方法提高原有影象的解析度,通過一系列低解析度的影象來得到一幅高解析度的影象過程就是超解析度 ...
阿新 • • 發佈:2019-01-03
百科:超解析度(Super-Resolution)通過硬體或軟體的方法提高原有影象的解析度,通過一系列低解析度的影象來得到一幅高解析度的影象過程就是超解析度重建。wiki:超解析度成像(SR-imaging)是提高成像系統解析度的一類技術。光學SR技術可以超越系統的衍射極限,而幾何SR則可以提高數字成像感測器的解析度。超解析度成像技術廣泛應用於影象處理和超分辨顯微術中。
形象理解:給定影象的畫素越高,表示影象質量越接近於原始影象。如果把低畫素的圖片放大到一定程度,圖片會變得非常模糊,類似於馬賽克的情況。效果如下圖所示:
如果想讓上述影象變得清新,這是需要的技術就是超解析度重構了。
在知乎上有看到一個帖子:影象超解析度重構技術還有什麼可研究嗎?以本人的理解,任何一項技術都有研究和提高的餘地,技術進步不就是這樣一點點來的嗎?總結一下現有的SR技術方法,並附找到的專案連結:
(1)稀疏編碼方法(Sparse Coding)
基於原始影象塊稀疏表示的影象超解析度 Image super-resolution via sparse representation (TIP2010) Coupled dictionary training for image super-resolution (TIP2011) (2)Self-Exemplars (3)貝葉斯方法 Naive Bayes Super-Resolution Forest (ICCV2015)(4)基於金字塔演算法
(5)深度學習方法(近幾年文章很多啊)
Deep Networks for Image Super-R...
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