在计算机视觉领域,图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化,或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析,从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的...
超分辨率重建技术可根据输入图像的数量分为单张LR图像生成HR 图像技术和多张LR图像生成HR图像技术。本文着重介绍单幅图像超分辨率重建技术（Single Image Super-Resolution，SISR），该类技术凭借其灵活性与简便性及高实用性，已经被普遍应用在图像压缩、医学成像[3-5]、遥感成像[6]、公共安防[7]等领域，是目前图像...
假设 为估计的超分辨率图像,g为原始低分辨率图像,在贝叶斯理论框架下,MAP估计对重建问题的求解可以表述为: (3) 适当地选择 使(3)式中目标函数值达到最小,得到的 称为超分辨率图像的最佳估计。条件似然概率密度模型 采用高斯模型;先验概率密度模型 采用Gibbs模型,将其应用到(3)式中并简化得: (4) 式中M,N为低...
基于学习的单幅图像超分辨率重建的若干关键问题研究的中期报告 一、研究背景 随着计算机图形学和计算机视觉的发展,图像处理技术得到了广泛应用,其中超分辨率重建技术是一种重要的技术。单幅图像超分辨率重建技术通常采用插值算法来增加图像的分辨率,但该方法会导致图像失真并产生伪影。因此,学习方法引入了更多的上下文信息以...
而对一些特定的图像重建任务,另一些基于对比学习研究 [9, 14, 55, 63] 致力于生成图像的全局不变特征,免于噪声、雨、分辨率以及模糊。这些方法忽视了构建有效正负样本对这一部分。此外由于这些方法的对比损失定义在某些特定特征空间内,无法很好泛化至其他任务。
基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述AbstractSingleimagesuperresolution(SISR)isaclassicresearchtopicinthefieldofimageprocessing.Traditiona..
本文针对单幅图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于CNN的超分辨率重建方法。该方法采用了深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)来学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射。通过对实验结果的分析和比较,证明了该方法在处理图像超分辨率重建问题中的有效性和优越性。 关键词:超分辨率重建、卷积神经...
1.基于深度学习的单幅图像超分辨率重建方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤1、选取训练集; 步骤2、构建基于生成对抗网络的深层网络架构,对传统架构的生成网络和判别网络进行改进,包括: (1)将生成网络残差模块的BN层去除; (2)增加紧密连接,即每一层的输入等于之前所有层的输出,而不仅仅是前一层的输出; (3)额外...
一. 图像超分辨率重建概述 1. 概念 图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数,包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等,体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像,高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中,受采集设备...
一. 图像超分辨率重建概述 1. 概念 图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数,包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等,体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像,高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中,受采集设备...