其实,除了超分辨率,机器学习与实时音视频有很多可结合的应用场景,比如音视频体验优化、鉴黄、QoE 改进等。
何为图像超分辨？放⼤后不可避免涉及到图像中更多细节要被⽤户看到，搞不好会让⼈看着很难受。从上⾯的图可以看到使⽤最近邻⽅法插值直接放⼤的图像和使⽤超分辨率算法⽣成的⼤图的⽐较。明眼⼈⼀眼就能知道后者让⼈更舒服！超分辨率也可以帮助图像压缩，涉及到传输和保存的时候使⽤⼩...
通过对不同通道之间的相互关系进行建模,模型可以更好地理解图像中的通道相关性,并将注意力集中在重要的通道上,从而提高超分辨率结果的质量。 (3)空间注意力机制:空间注意力机制是一种在空间维度上应用自注意力的方法。它可以帮助模型在生成高分辨率图像时更好地保留细节和纹理信息。通过对图像中不同空间位置之间的依...
先说结论，UNet不适用于超分辨，UNet经过连续编码后，像素表征信息丢失严重，解码会受到下采样低分辨层的...
图像超分辨率(超分,Super-Resolution,SR)重建,是计算机视觉中的一个经典任务,通过将低分辨率的图像映射到高分辨率上,期望增强图像细节,提高视觉观感.图像超分重建有着巨大的应用场景,如提高手机,智能电视中图像或视频的视觉效果.当前图像超分重建算法主要基于卷积神经网络模型,图像重建效果好,但是拥有巨大的参数量和计算...
一、深度学习模型在图像超分辨率重建中的应用 1. 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络是一种深度学习模型,可用于图像超分辨率重建。其通过多层卷积和池化操作,能够自动学习图像中的特征,并从低分辨率图像中预测高分辨率图像。通过对大量图像数据进行训练,CNN能够提取出图像的纹理、结构等特征,从而实现更加准确的重建。 2. ...
卷积神经网络(CNN):自SRCNN(Super-ResolutionConvolutional NeuralNetwork)模型提出以来,基于CNN的SR模型获得了广泛的研究。这些模型通过学习LR和HR图像之间的非线性映射关系,实现了图像的超分辨率重建。 生成对抗网络(GAN):GAN在图像生成领域表现出色,其在SR领域的应用也取得了显著成果。通过竞争学习,SRGAN(Super-Resolution...
自适应滤波:对于输入的低分辨率图像,利用已训练好的深度学习模型进行预测。通过对预测结果进行自适应滤波,可以增强图像的细节和纹理,从而得到更加清晰和真实的高分辨率图像。 二、应用场景 基于深度学习的自适应滤波算法在图像超分辨率重建领域具有广泛的应用。以下是该算法的一些应用场景: ...
单图像超分辨率(Single Image Super Resolution,SISR)旨在从低分辨率(Low Resolution,LR)图像恢复高分辨率 (High Resolution,HR)图像。在训练SISR的网络时,人们常使用二三次下采样生成超分辨率数据集从而使网络学习到相应的退化模型,进而恢复图像高频分量。但实际低质量图像的形成有两大主因:成像设备性能以及环境因素干扰...