超分辨率的方法包括传统方法和深度学习的方法,由于深度学习方法在性能上远远领先于传统方法,有着更好的图像超分辨率表现,因此本综述主要介绍有关深度学习的超分辨率方法。有关超分辨率方法分类如下图所示。 简单来说,超分辨率方法分为三类:基于插值的方法,基于重建的方法和基于学习的方法(即深度学习方法)。另外,根据输入...
1.supervised SR(有监督学习的图像超分辨率) 2.unsupervised SR(无监督学习的图像超分辨率) 3.domain-specific SR (特定应用领域的图像超分辨率) 2 超分辨率SR问题定义 LR(低分辨率图像)图像为以下处理过程的输出: 其中,D代表一个退化映射函数,Iy代表相应的HR(高分辨率)图像,δ代表这个映射过程中的一些其他参数(例...
超分辨率(Super-Resolution)即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率,图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题,在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。 作者丨黄浴@知乎 SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR...
在“NVIDIA控制面板”开启超分辨率选项 在Potplayer中,找到“选项” 选择“视频” 点击“视频渲染器”,选择“内置Direct3D 11视频渲染器” 尺寸选择“自动选择(推荐)” 选择下方的“D3D11 GPU超分辨率” 这里就结束了 想确认开没开,去全屏播视频,打开N卡控制面板,只要这里显示“活动”,就是打开了。
2022年,AMD发布了Radeon Super Resolution (RSR)技术,作为一种显卡驱动级别的超分辨率技术,与其前身技术FidelityFX Super Resolution (FSR)相似,但也有其独特的实现原理和应用场景。 1. RSR的技术原理与实现 RSR是一种基于驱动的超分辨率技术,旨在利用显卡的计算能力,对低于显示器物理分辨率的游戏画面进行锐化和细节填充...
基于单张图像的超分辨率是指通过一张输入图像对图像中的高分辨率细节进行重建,最终得到图像超分辨率的结果,是传统图像超分辨率问题中的主流方法。 在众多方法中,SRCNN 模型 [3] 首次将卷积神经网络应用于图像超分辨率技术,相对于传统插值、优化算法在重建质量上取得了极大的提升。如图3所示,该模型使用一个三层的卷积神经...
内容概述:超分辨率技术是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,随着深度学习技术的发展,超分辨率技术在电影、医疗影像、游戏等领域的应用,也愈发广泛。本文将深入探讨超分辨率的背景及原理,解释超分辨率的配置和训练模型。 关键词:超分辨率、插值算法、深度学习 ...
一般来说,我们所说的超分辨率都默认指代基于深度学习的插值算法。 线性插值和非线性插值效果的对比 基于边缘信息的算法边缘锯齿明显减少 三、基于深度学习 基于深度学习的超分主要利用对髙分辨率图像的先验知识和以混叠形式存在的高频信息进行复原,在视频中还会利用到相邻图像之间的互补信息。
近年来,超分辨率是计算机视觉领域的一个经典概念,其画像增强去噪、细节恢复等无不展现了技术的突出优势,在监控设备、卫星图像、医学影像和视频复原等方面都有着重要的应用价值。目前,我们常用的一些电视、投影仪等智能设备中也能看到这项技术,那究竟超分辨是什么意思?下文就来简单介绍超分辨技术的原理及其场景应用。