摘要：光场图像分辨率低的原因之一是光场空间分辨率和角度分辨率之间存在相互制约。光场超分辨率技术旨在从低分辨率光场图像中重建出高分辨率光场图像。基于深度学习的光场超分辨率方法通过学习高、低分辨率光场图像之间的映射关系来提升图像的质量，突破了传统方法计算成本高、操作复杂的限制。本文对近年来基于深度学习的光场超...
因此，图像超分辨率重建（SR）问题含义如下所示：输入LR图像I x，重建相应的HR图像I y：I y=F(I x;θ)其中，F为重建模型，θ为重建模型的参数。通常用损失函数进行重建模型的逼近：θ=arg min Lθ()I y,I y+λΦ(θ)其中，λΦ(θ)是正则化项。损失函数的计算需要重建的HR图像I y和真值图像（GT）...
光场超分辨率技术旨在从低分辨率光场图像中重建出高分辨率光场图像。基于深度学习的光场超分辨率方法通过学习高、低分辨率光场图像之间的映射关系来提升图像的质量,突破了传统方法计算成本高、操作复杂的限制。本文对近年来基于深度学习的光场超分辨率技术研究进展进行了全面综述,梳理了网络框架和典型算法,并进行了实验对比分析...
一、超分辨率图像处理算法简介 超分辨率图像处理算法(Super Resolution Image Processing Algorithm,简称SR)是一种图像处理技术,可以将低分辨率图像通过某种方法得到比原图更高分辨率的图像。该算法通常通过图像插值、超分辨率重建、金字塔等技术实现,从而达到提高图像的分辨率、清晰度和细节度的目的。 二、超分辨率图像处理算...
这篇文献提供了关于基于机器学习的涡流超分辨率重构的综述。讨论了几种机器学习方法以及物理基础成本函数在超分辨率分析中的应用。进一步进行了基于卷积神经网络(CNN)方法的湍流超分辨率重构的案例研究。证明了一个具有基于物理的损失函数或受物理启发的神经网络结构的超分辨率模型,即使在有限的训练数据和噪声输入的情况下,...
人脸超分辨率能够有效提高低分辨率人脸图像的分辨率和质量,因而在视频监控、刑事侦查、娱乐等领域得到了广泛应用。然而实际场景中成像系统、记录设备、传输介质和处理方法不完善,导致噪声、模糊等降低图像质量的多种降质过程以不规则的方式组合,仅...
本文将对超分辨率重建算法进行综述,包括算法的原理、应用场景、评估指标、常见算法等等。 一、算法原理 超分辨率重建算法的原理是基于对于低分辨率图像的补偿和对于高分辨率图像的估计。补偿可以通过从高分辨率图像产生若干个低分辨率图像,然后根据这些低分辨率图像来推测高分辨率图像的方式得到。而对于高分辨率图像的估计则是...
1、图像超分辨率算法综述摘要:介绍了图像超分辨率算法的概念和来源,通过回顾插值、重建和学习这3个层面的超分辨率算法,对图像超分辨率的方法进行了分类对比,着重讨论了各算法在还原质量、通用能力等方面所存在的问题,并对未来超分辨率技术的发展作了一些展望。关键词:图像超分辨率;插值;重建;学习;Abstract: This paper ...
本文将对超分辨率算法进行综述。 在深度学习方法中,最为经典的是基于卷积神经网络(CNN)的超分辨率算法。一种常见的方法是使用深度网络将LR图像映射到HR图像。这样的网络结构包括SRCNN、VDSR和ESPCN等。SRCNN是第一个提出使用CNN进行超分辨率的方法,它通过多个卷积层和一个反卷积层实现低分辨率到高分辨率的映射。VDSR...
9.【期刊论文】图像超分辨率重建算法综述 期刊:《科技视界》 | 2015 年第 013 期 摘要:超分辨率图像重建是指由同一场景的低分辨率退化图像(或图像序列)重建出一幅(或多幅)清晰的高分辨率图像。该技术已经成为图像处理领域的研究热点,然而传统的方法已很难获得突破,今年来过完备稀疏表示为超分辨重建提供了一种新的...