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 ...

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 ...

SRCNN （SRCNN 深度学习用于SR问题第一篇论文） 1 简介 超分辨率（super resolution）的任务目标是将输入的低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，与图像去噪、图像去模糊等一脉相承。超分辨率关注的是从小尺寸到大尺寸图像如何填充新的像素；图像去噪则是关注在图像尺寸不变 ...

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 ...

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 ...