一、相关概念 1.分辨率 图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。一般情况下，图像分辨率越高，图像中包含的细节就越多，信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常，分辨率被表示成每一个 ...

　　经典超分辨率重建论文，基于稀疏表示。下面首先介绍稀疏表示，然后介绍论文的基本思想和算法优化过程，最后使用python进行实验。 稀疏表示 　　稀疏表示是指，使用过完备字典中少量向量的线性组合来表示某个元素。过完备字典是一个列数大于行数的行满秩矩阵，也就是说，它的列向量有无数种线性组合来表达 ...

超分辨率问题（Image super-resolution, SR) 　　从低分辨率(LR)的图像中 ...

该算法受到了最近的（manifold learning）流行学习算法的启发，特别是局部线性嵌入（LLE）。我们运用局部重叠来增强重建高分图像块之间的兼容性和平滑约束。具体来说，高分和低分图像块在两个不 ...

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究，有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文《ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation》，于是对该论文进行大概的翻译，如有不当之处，还请大家帮忙多多指正 ...

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 ...

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 ...

本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章，知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进，发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search，论文基于弹性搜索（宏观+微观）在超分辨率问题上取得了非常好的结果。这种架构搜索在相当 ...