图像超分辨率(SR)是指从低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程,是计算机视觉和图像处理中一类重要的图像处理技术。它具有广泛的现实应用,例如医学成像、监控和安全等。除了提高图像感知质量外,它还有助于改进其他计算机视觉任务。一般来说,这个问题非常具有挑战性,并且本质上不适定,因为总是有多个HR图像对应...
通过不同角度的旋转与水平翻转,得到8张LR的图像集合,然后将这些图像丢进SR模型,输出的结果再做相应的操作得到正确位置的HR,最终将这8张SR进行平均/或者输出中位数。 4.Unsupervised Super-Resolution 现存的SR大多是学习LR-HR的映射 LR通常是通过SR预定义的退化得来的。因此,SR模型学习的相当于是一个反退化的过程。
Deep Learning for Image Super-resolution 基于深度学习的图像超分辨率,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
degradation problem不是网络结构本身的问题,而是现有的训练方式不够理想造成的。 递归学习 Recursive Learning 将某些模块重复多次,从而不会引入大量参数。优点是不需引入大量的新参数,可以学得更advanced representations。缺点是仍不能避免high computational costs,并且会带来梯度消失/爆炸的问题。 多路径学习 Multi-path ...
图像超分辨率问题(Image super-resolution, SR) 从低分辨率(LR)的图像中恢复出高分辨率(HR)的图像。 可以应用在医学、监控等领域。 其难点在于,一个LR图像总时对应了多个HR图像,因此他是一个不适定性问题。(解存在、唯一并且稳定的则称该问题是适定的) ...
impeding the observation of instantaneous intracellular dynamics. Here we develop a deep-learning based single-frame super-resolution microscopy (SFSRM) method which utilizes a subpixel edge map and a multicomponent optimization strategy to guide the neural network to reconstruct a super-resolution image...
Currently the subject of research in remote sensing and computer vision practices is the deep learning neural network. The super-resolution (SR) technique is an image remastering method that reproduces a high-quality image from a low-resolution (LR) image. It has various applications in different...
instroduction 1 introduce 总结了几方面:problem settings、数据集、performance metrics、SR方法、特定领域应用 以结构组件形式,总结超分方法的优点与限制 讨论了存在的问题和挑战,以及未来的趋势和发展方向 整体结构: method Super-resolution Frameworks 灰色表示不可学习的上采样,绿色和蓝色代表可学习的上采样... ...
内容提示: 1Deep Learning for Image Super-resolution:A SurveyZhihao Wang, Jian Chen, Steven C.H. Hoi, Fellow, IEEEAbstract—Image Super-Resolution (SR) is an important class of image processing techniques to enhance the resolution of imagesand videos in computer vision. Recent years have ...
We present deep-learning-enabled super-resolution across different fluorescence microscopy modalities. This data-driven approach does not require numerical modeling of the imaging process or the estimation of a point-spread-function, and is based on training a generative adversarial network (GAN) to tr...