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 ...
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 . 或更高的计算能力。使用gpu需要并行计算工具箱 。 如果您不想下载培训数据集或培训网络,则可以通过键入负载 traedvdsr ...
2019-02-24 22:49 0 2373 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
NeuralEnhance是使用深度学习训练的提高图像分辨率的模型,使用Python开发,项目地址:https://github.com/alexjc/neural-enhance。 貌似很多电影都有这样的情节:对看不清的低分辨率图像(车牌、面部)进行某种处理来提高图像分辨率 ...
使用深度学习的超分辨率介绍 关于使用深度学习进行超分辨率的各种组件,损失函数和度量的详细讨论。 介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即尺寸)或由于退化的结果(例如模糊),图像可能具有“较低分辨率”。我们可以通过以下 ...
paper 地址:http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~ccloy/files/eccv_2014_deepresolution.pdf 图像超分辨率重建 把一张 低分辨率图像(low resolution) 通过一定的算法 转换成 高分辨率图像(high ...
【原文】图像超分辨率重建算法研究_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/95989b79e87101f69f31955e.html 单幅图像超分辨率:就是恢复高频信息 单幅图像超分辨重建是指只有一幅低分辨率观测图像的情况下,结合图像的一些先验知识,恢复出图像获取时 ...
图像超分辨率技术 近年来,随着高清设备的普及,用户端显示设备的分辨率已经普遍提升到了 2K 甚至更高的水平。相对早期的游戏或电影在上述设备上往往无法得到很好的表现,这促使了很多经典游戏和电影的高清重制工作被提上日程。在整个重制过程中,最核心的就是多媒体素材的高清重建工作,而该部分工作在过去往往 ...