图像超分辨率重建
创始人
2025-06-01 00:30:51

超分辨率(super-Resolution)

将低分辨率的图像通过一系列软件或者软件变成高分辨图像

传统的图像分辨率重建技术主要有;

(1)基于插值的技术

(2)基于重建的方法

(3)基于学习的方法(非深度学习)

基于插值的技术就是在图像中插入一些像素点,这些像素点根据临近的像素点计算得出,一般的方法有最邻近元法、双线性内插法、三次内插法等

基于重建的方法主要是数学的一些概率论或者集合论,例如凸集投影法(POCS)、贝叶斯分析方法、迭代反投影法(IBP)、后验概率方法、正规化法、混合方法。

基于学习的方法(非深度学习)

主要是机器学习的一些方法:example-based方法、邻域嵌入方法、支持向量回归方法、稀疏表示法。

图像降分辨率可能遇到问题

压缩失真、散焦、噪点、传感器噪声

超分网络的结构分类

预上采样、后上采样、逐步上采样、交替式上下采样

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