图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。具体来说,图像超分辨率重建技术指的是利用数字图像处理、计算机视觉等领域的相关知识,借由特定的算法和处理流程,从给定的低分辨率图像中重建出高分辨率图像的过程。其旨在克服或补偿由于图像采集系统或采集环境本身的限制,导致的成像图像
华为推出的新技术 HiSR(Hisilicon Super-Resolution)在同样的标准下,处理效果相比 Google 的 RAISR 超分算法有明显的提升,此外 HISR 通过 Kirin 970 芯片的 HiAI 移动人工智能平台加速,首次实现了移动端的深度网络超分辨率算法,不仅达到了实时处理的速度,还保证了图片的效果,能效比提升了 50%。以下是 HiSR 算法提升...
1.What's SR(Super Resolution超分辨率)通俗地来讲 便是 "To make it clearer"下面两张图分别是 之前比较热门的AI修复清朝影像以及西方19世纪影片的样例形意说法是“SR aims to enhance the Pixel Density and high-frequency information” SR算法强调两个纬度,一是像素密度,二是高频信息。 像素密度很好理解,计算...
那么接下来算法的目标就是将输入的比较模糊的LR图像，经过卷积网络的处理，得到超分辨率SR的图像，使它尽可能与原图的高分辨率HR图像相似。而AI超分辨率技术则是图像修复技术领域的一个方向。动漫视频的产出过程中往往带有一系列数字信号处理的过程，包括锯齿、晕轮、色块、噪声处理，模糊线条处理等等，在以前，视频工作...
邻域嵌入算法在低分辨率块与高分辨率块之间建立映射关系库,检索相似块进行重建,重建效果依赖样本库的丰富程度,博物馆利用这种方法复原古籍字画时,需要提前建立对应朝代的笔触特征库。 卷积神经网络给超分辨率带来质变,SRCNN用三层卷积学习低分辨率到高分辨率的端到端映射,比传统方法提升2dB以上峰值信噪比。VDSR引入残差学习...
超分辨率算法分类 目前，超分辨率方法主要分为三类：基于插值的方法、基于重构的方法和基于学习的方法。* ...
基于重建的超分辨率算法。 迭代反投影算法。 这个算法的基本思想是通过不断迭代来重建高分辨率图像。具体步骤如下: 1. 初始化高分辨率图像,通常可以将其初始化为低分辨率图像的简单放大版本。 2. 正向投影:将高分辨率图像通过一个已知的降质模型投影到低分辨率空间,得到模拟的低分辨率图像。这个降质模型通常包括下采样...
超分辨率算法的基本原理 1.超分辨率图像处理旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像,其核心原理是基于图像重建技术。 2.常见的基本原理包括基于插值的方法、基于模型的方法和基于学习的方法。 3.其中,插值方法直接对低分辨率图像进行放大,而模型方法通过建立图像退化模型进行恢复,学习方法则通过训练模型来学习低分辨率和高...
一种是通过改善光学系统，直接在硬件层面提升成像分辨率[5-6]，但硬件成本高昂，不利于在实际应用中拓展。另一种方法是利用各类LFSR算法来重建光场图像分辨率。根据对光场空间和角度信息的利用，现有的LFSR算法主要可以分为光场空间超分辨率（LightFieldSpatialSuperResolution，LFSSR）、光场角度超分辨率（LightFieldAngular...
SRCNN是首个使用CNN结构(即基于深度学习)的端到端的超分辨率算法,这个相当于什么呢?就像faster R-CNN在目标检测的地位一样,将整个算法流程用深度学习的方法实现了,并且效果比传统多模块集成的方法好。 SRCNN流程如下:首先,输入预处理。对输入的低分辨率LR图像使用bicubic算法进行放大,放大为目标尺寸。那么接下来算法的...