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 ...
Real Time Single Image and Video Super Resolution Using an Efficient Sub Pixel Convolutional Neural 大概翻译了很多: Real Time Single Image and Video Super Resolution Using an Efficient Sub Pixel Convolutiona ...
2019-03-27 15:21 0 1364 推荐指数:
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、基于深度协作表达的人脸图像超分辨率算法研究与应用_百度学术 采用一种深度协作表达算法框架,构造深度的多线性模型 分段拟合高低分辨率图像块之间的非线性关系,本文算法简洁高效,提供了一种新的深度学习模型,实验表明本文算法相比传统基于表达的算法和基于卷积神经网络的人脸超分辨率算法具有更好的主客观 ...
分辨率单图像超分辨率的通道注意和多级特征融合方法 http://www.sohu.com/a/2600 ...
视频增强和超分是计算机视觉领域的核心算法之一,目的是恢复降质视频本身的内容,提高视频的清晰度。该技术在工业界有着重要的实用意义,并对于早期胶片视频的质量和清晰度的提升有着重大的意义。 图像、视频超分辨研究现状 根据数据类型分类,目前的超分辨工作分为图像超分和视频超分。 图像超分 图像超分领 ...
一个课题,首先别人会问你为什么会研究这个,所以这是必须的。 超分辨率重建是指通过对数字图像信号的分析,采用软件算法的方式,由一帧或多帧图像重建转化成更高分辨率图像或视频的技术。 既然采用软件的算法,必然是因为硬件上的不足,那么当前硬件上存在哪些技术性的不足呢,下面 ...
每天都有数以百万计的图片在网络上被分享、储存,用户借此探索世界,研究感兴趣的话题,或者与朋友家人分享假期照片。问题是,大量的图片要嘛被照相设备的像素所限制,要嘛在手机、平板或网络限制下被人为压缩,降低了画质。 如今高分辨率显示屏幕正在家庭和移动设备上普及,因此,把低分辨率图片转化为高清晰 ...
【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 ...