本示例演示如何训练甚深超分辨率（vdsr）神经网络，然后使用vdsr网络从单个低分辨率图像估计高分辨率图像。 该示例演示了如何训练vdsr网络，并提供了预先培训的vdsr网络。如果您选择培训vdsr网络，强烈建议使用具有cvida功能的nvidia™仇均，该网络具有3.0或更高的计算能力。使用 ...

之前介绍了第一篇超分辨率模型在深度学习中的实现——SRCNN模型，具体的介绍请参看我这一篇博客：https://www.cnblogs.com/Robin-tao/p/12942977.html SRCNN的缺点是：(1) 是依赖于图像区域的context；(2)是训练收敛速度太慢 ...

1、简介 图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题，在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上，取得了目前最优的性能和效果。本文介绍的一篇综述（Deep Learning ...

一、缩放原理 　　图像几何变换又称为图像空间变换，它将一副图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。即一种空间映射关系，需要注意映射过程中的变化参数。图像的几何变换改变了像素的空间位置，建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系。映射关系根据变换方向分为“向前映射”和“向后映射 ...

超分辨率（Super-Resolution, SR）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。 端到端的基于深度学习的单张图像超分辨率方法(Single Image Super-Resolution, SISR ...

参考：opencv-图像类型、深度、通道 通道表示每个点能存放多少个数，例如RGB彩色图像中每个像素点存放三个值，即3通道的 图像中像素点占得bit位数，就是图像的深度，比如：二值图像：图像的像素点不是0 就是1 （图像不是黑色就是白色），图像像素点占的位数就是 1 位，图像的深度 ...

图片的像素和分辨率 对于像素和分辨率这两个词，主要见于图片和显示设备上。只要你用到手机里的照相功能，你都要接触到这两个概念。只是大多数人都是一知半解，而更多的人却根本就不知道，白白浪费了手机里500万、800万像素的摄影头，却不知道如何调节使用。 像素是组成图象的最基本单元要素：点 ...

一、BMP位图 1. 一个实际例子，选择一个24位深度的225×225位图， 由于24位位图是真彩色，没有颜色表这一样，所以 其文件大小为152.154字节，则 152.154=14+40+（225×3+1）×225 注：因为1个像素用三个字节来表示，所以乘以3；因为位图存储时 ...