由於最近正在做圖像超分辨重建方面的研究,有幸看到了楊建超老師和馬毅老師等大牛於2010年發表的一篇關於圖像超分辨率的經典論文《ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation》,於是對該論文進行大概的翻譯,如有不當之處,還請大家幫忙多多指正 ...
經典超分辨率重建論文,基於稀疏表示。下面首先介紹稀疏表示,然后介紹論文的基本思想和算法優化過程,最后使用python進行實驗。 稀疏表示 稀疏表示是指,使用過完備字典中少量向量的線性組合來表示某個元素。過完備字典是一個列數大於行數的行滿秩矩陣,也就是說,它的列向量有無數種線性組合來表達列向量空間中的任意點。由於它的列數通常遠大於行數,可以使用占比很小的列向量來表示特定的向量,我們稱這種表示為稀疏 ...
2021-03-04 21:32 15 870 推薦指數:
由於最近正在做圖像超分辨重建方面的研究,有幸看到了楊建超老師和馬毅老師等大牛於2010年發表的一篇關於圖像超分辨率的經典論文《ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation》,於是對該論文進行大概的翻譯,如有不當之處,還請大家幫忙多多指正 ...
該算法受到了最近的(manifold learning)流行學習算法的啟發,特別是局部線性嵌入(LLE)。我們運用局部重疊來增強重建高分圖像塊之間的兼容性和平滑約束。具體來說,高分和低分圖像塊在兩個不同的特征空間中形成了類似局部幾何的流形。就像LLE中,局部幾何結構特征是通過 一個塊(patch ...
超分辨率問題(Image super-resolution, SR) 從低分辨率(LR)的圖像中 ...
一、相關概念 1.分辨率 圖像分辨率指圖像中存儲的信息量,是每英寸圖像內有多少個像素點,分辨率的單位為PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸。一般情況下,圖像分辨率越高,圖像中包含的細節就越多,信息量也越大。圖像分辨率分為空間分辨率和時間分辨率。通常,分辨率被表示成每一個 ...
本篇是基於 NAS 的圖像超分辨率的文章,知名學術性自媒體 Paperweekly 在該文公布后迅速跟進,發表分析稱「屬於目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search,論文基於彈性搜索(宏觀+微觀)在超分辨率問題上取得了非常好的結果。這種架構搜索在相當 ...
Google Pixel 超分辨率--Super Resolution Zoom Google 的Super Res Zoom技術,主要用於在zoom時增強畫面細節以及提升在夜景下的效果。 文章的主要貢獻有: · 使用多幀圖像超分辨算法代替去馬賽克算法 · 引入 ...
使用深度學習的超分辨率介紹 關於使用深度學習進行超分辨率的各種組件,損失函數和度量的詳細討論。 介紹 超分辨率是從給定的低分辨率(LR)圖像恢復高分辨率(HR)圖像的過程。由於較小的空間分辨率(即尺寸)或由於退化的結果(例如模糊),圖像可能具有“較低分辨率”。我們可以通過以下 ...
都說超分辨率重建是個病態反問題,什么是病態問題呢? 病態問題:是指輸出結果對輸入數據非常敏感的數值分析問題. 對一個數值分析問題, 如果輸入數據有微小誤差,引起問題解的相對誤差很大, 那么稱這個問題為病態問題. 一般而言, 病態問題是指條件數很大的數值分析問題. 病態 ...