【实例简介】 多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起，得到非均匀采样的较高分辨率数据，复原需要亚像素精度的运动矢量场，然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果...，因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。...然后通过频率域或空间域的重建处理，生成均匀采样的超分辨率数据 【实例截图】 【核心代码】 superresolution_v_2.0 └── superresolution_v_2.0 ├── __MACOSX
代码的解析已经给出，现在补上：单图像超分辨率重建示例代码解析 一、简介 图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。...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图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。...[1] 目前超分辨率技术主要有以下两大类：基于重建的方法、基于学习的方法。 1、基于重建的超分辨率技术： 基于重建的超分辨率方法的基础是均衡及非均衡采样定理。...频率域方法是图像超分辨率重建中一类重要方法，其中最主要的是消混叠重建方法。...2）压缩域的超分辨率重建。传统的超分辨率算法都是针对图像序列，而实际中最常见的图像序列是视频文件。
摘要： 我们提出了一种基于深度学习的单影像超分辨率重建方法。...关键词：超分辨率、深度卷积神经网络、稀疏编码 介绍 单影像的超分辨率重建是计算机视觉的一个经典问题，目的是从低分辨的影像中恢复高分辨的影像。...基于稀疏编码的方法是最具代表性的外在的基于样本的超分辨率重建方法之一。...在我们的方法中，完整的超分辨率重建流程是完全通过学习和极少的预处理和后处理获得的。 我们将提出的方法命名为超分辨率重建卷积神经网络SRCNN。提出的SRCNN方法有许多吸引人的特性。...我们在我们提出的基于深度学习的超分辨率重建方法和传统的基于稀疏编码的超分辨率重建方法之间建立联系，这种关系对网络结构的设计提供了指导； 我们证明了深度学习对于超分辨率重建这种传统的计算机视觉问题很有用，
1.SRCNN：—2,3改进 开山之作，三个卷积层，输入图像是低分辨率图像经过双三次(bicubic)插值和高分辨率一个尺寸后输入CNN。 图像块的提取和特征表示，特征非线性映射和最终的重建。...一是有的方法在输入图像进网络前，需要使用预先定义好的上采样操作(例如bicubic)来获得目标的空间尺寸，这样的操作增加了额外的计算开销，同时也会导致可见的重建伪影。...三是在重建高分辨率图像时，如果只用一次上采样的操作，在获得大倍数(8倍以上)的上采样因子时就会比较困难。...SRDenseNet： SRDenseNet将稠密块结构应用到了超分辨率问题上，这样的结构给整个网络带来了减轻梯度消失问题、加强特征传播、支持特征复用、减少参数数量的优点 10....SRGAN(SRResNet)：********** 在这篇文章中，将生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)用在了解决超分辨率问题上 用均方误差优化SRResNet
基于SRGAN的图像超分辨率重建 本文偏新手项，因此只是作为定性学习使用，因此不涉及最后的定量评估环节 ---- 目录 基于SRGAN的图像超分辨率重建 1 简要介绍 2 代码实现 2.1 开发环境 2.2...Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》 SRGAN使用了生成对抗的方式来进行图像的超分辨率重建...device) #testImgs的用处是为了可视化生成对抗的结果 2.4 构建生成模型（Generator） 在文章中的生成模型即为SRResNet，下图为他的网络结构图 该模型是可以单独用于进行超分辨率训练的
超分辨率技术（Super-Resolution）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，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。...SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。...对于1080HD的视频图像，做放大四倍的高分辨率重建，SRCNN需要0.434s而ESPCN只需要0.029s。...从下图可以看出，使用了Motion Compensation，重建出的高分辨率视频图像更加清晰。...G_{\theta G}(I^{LR})是重建的高分辨率图像。
图像尺寸变大且变清晰是图像处理的内在需求之一，然而现有的图像分辨率固定的情况下，从低分辨率到高分辨率的扩展常伴来了模糊、噪声的问题，即Single image super-resolution (SISR...因此深度学习架构下的图像超分辨率重建是近几年来研究的热点。 ...Network for Multiple Degradations一文对于经典的2016年VDSR文章（之前编译过）有了比较大的突破，经过复现，发现效果还不错，特记录下： 1、论文基本原理 超分辨率重建的基本原理...，如下所示：即要找到高分辨率的图像x 论文的基本网络架构如下所示： 从图上可以看出，其输入不仅仅是低分辨率的原始图像，而且是一系列的多重降级的低分辨率图像系列，然后采用与...VDSR类似的网络架构，不过需要在最后将得到的一系列高分辨率结果再合并为一张单张的图像。
终于找到一个可以在自己电脑中运行的超分辨率重建程序了，Matlab 7.0真的是太老了（实际上是自己的笔记本太老了，哈哈） demo_SR.m % ===========================...============================================== % 超分辨率卷积神经网络(SRCNN)的测试码 % % 参考文献 % Chao Dong, Chen Change...'); imwrite(im_b, ['双三次插值' '.bmp']); imwrite(im_h, ['SRCNN 重建' '.bmp']); 这个演示先把图像缩小了再来超分辨率重建放大只能说明某种对比效果...， 用自己的图像重建才有趣： % 超分辨率重建（卷积神经网络(SRCNN)）单色 % % 设定参数：文件名、放大倍数 close all;clear all; % 文件名 name='6b.jpg';...再把颜色加上去（颜色部分只是双三次放大，毕竟重建速度慢） % 超分辨率重建（卷积神经网络(SRCNN)） % % 设定参数：文件名、放大倍数 close all;clear all; % 文件名 name
图像超分辨率重建技术在多个领域都有着广泛的应用范围和研究意义。...从输入的低分辨率图像数量角度来看，可以分为单帧图像的超分辨率重建和多帧图像（视频）的超分辨率重建； 从变换空间角度来看，可以分为频域超分辨率重建、时域超分辨率重建、色阶超分辨率重建等； 从重建算法角度来看...，可以分为基于插值的重建、基于重构的重建和基于学习的超分辨率重建。...（3） 基于学习的超分辨率重建 基于学习的方法则是利用大量的训练数据，从中学习低分辨率图像和高分辨率图像之间某种对应关系，然后根据学习到的映射关系来预测低分辨率图像所对应的高分辨率图像，从而实现图像的超分辨率重建过程...2014年，Dong等人首次将深度学习应用到图像超分辨率重建领域，他们使用一个三层的 卷积神经网络 学习低分辨率图像与高分辨率图像之间映射关系，自此，在超分辨率重建率领域掀起了深度学习的浪潮。
最常见的例子就是图像处理中的取噪、超分辨重建、图像彩色化等问题，输入的图像是退化低质量图像(噪声、低分辨率、灰度化)得到的输出是一个彩色、高分辨率、高质量的图像，此外这类变换还包括图像语义分割、深度评估...作者基于感知损失实验了两个图像处理任务，均取得了比较好的效果 图像风格迁移任务 图像超分辨 显示如下： ? 模型架构 ?...超分辨实验结果 ?
论文摘要 最新的超分辨率方法在理想数据集上取得了令人印象深刻的性能，而不受模糊和噪声的影响。...然而，这些方法在实际图像的超分辨率处理中往往失败，因为它们大多采用简单的双三次下采样，从高质量的图像中构造低分辨率（LR）和高分辨率（HR）对进行训练，这可能会丢失与频率相关的细节。...然后，我们提出了一个真实世界的超分辨率模型，旨在更好的感知。 对合成噪声数据和真实图像的大量实验表明，我们的方法优于现有的方法，从而降低了噪声，提高了视觉质量。...此外，我们的方法在现实世界超分辨率的两个轨道上都是NTIRE2020挑战赛的冠军，大大优于其他竞争对手。 总之一句话就是：它非常擅长放大图像。 ?
介绍 目前，单幅图像的超分辨率重建大多都是基于样本学习的，如稀疏编码就是典型的方法之一。...这种方法一般先对图像进行特征提取，然后编码成一个低分辨率字典，稀疏系数传到高分辨率字典中重建高分辨率部分，然后将这些部分汇聚作为输出。...本文的主要贡献： （1）我们提出了一个卷积神经网络用于图像超分辨率重建，这个网络直接学习LR到HR图像之间端对端映射，几乎没有优化后的前后期处理。...（3）重建： 这个操作汇聚所有的高分辨率patch构成最够的高分辨率图像，我们期望这个图像能与X相似。...结论 我们提出了一种新的深度学习方法用于单幅图像的超分辨率重建，传统的基于稀疏编码的方法可以看作一个深的卷积神经网络。
每次循环后的特征矩阵用来重建高分辨率的图像（ high-resolution ，HR），并且所有循环的重建方法都是一样的，每次循环会得到一个不同的HR预测，将所有预测结合返回一个精确的最后预测结果。...基本的模型结构，包含了三个部分，嵌入式网络（Embedding network），将输入图像表示为一系列的特征映射，使用33的filter；推理网络（Inference network）为主要部分，用于完成超分辨率任务...，使用3\3的卷积;重建网络（Reconstruction network）将高分辨率图像（多通道）转变成原始状态（1或3通道）。...重建网络共享用于递归预测，使用中间循环的所有的预测结果得到最后的输出。...(b）:采用深度监督（deep-supervision），与（a）不同，（b）中使用不同地重建网络用于循环，参数也更多；（c）：（a）的扩展，没有参数共享（没有循环），权重参数的数量与深度的平方成正比。
由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。 图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。...简单来理解超分辨率重建就是将小尺寸图像变为大尺寸图像，使图像更加“清晰”。具体效果如下图所示： ? 可以看到，通过特定的超分辨率重建算法，使得原本模糊的图像变得清晰了。...因此，一系列有效的超分辨率重建算法开始陆续被研究学者提出，重建能力不断加强，直至今日，依托深度学习技术，图像的超分辨率重建已经取得了非凡的成绩，在效果上愈发真实和清晰。 2....3.1 传统超分辨率重建算法 传统的超分辨率重建算法主要依靠基本的数字图像处理技术进行重建，常见的有如下几类： （1） 基于插值的超分辨率重建 基于插值的方法将图像上每个像素都看做是图像平面上的一个点，...（3） 基于学习的超分辨率重建 基于学习的方法则是利用大量的训练数据，从中学习低分辨率图像和高分辨率图像之间某种对应关系，然后根据学习到的映射关系来预测低分辨率图像所对应的高分辨率图像，从而实现图像的超分辨率重建过程
SR是指通过软件或硬件的方法，从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像（说白了就是提高分辨率），在监控设备、卫星图像遥感、数字高清、显微成像、视频编码通信、视频复原和医学影像等领域都有重要的应用价值...文中将现有的使用深度学习方法解决图像超分辨率问题的研究工作主要分成三个部分： 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）...该框架下的模型能够更好地挖掘出低分辨率图像和高分辨率图像对之间的深层关系，从而提供更高质量的重建结果。...2、人脸图像超分辨率 人脸图像超分辨率（又名 face hallucination，FH）通常有助于完成其它与人脸相关的任务。...Huang 等人 开发了专门用于超分辨率遥感图像的 RS-DRL。Jeon 等人 利用立体图像中的视差先验来重建配准中具有亚像素准确率的 HR 图像。
二、Network Architecture 全局信息对于图像超分辨率（SR）是必不可少的，因为它可以激活更多的像素，有利于提高图像重建性能。...除了SFB模块，我们还回顾了各种方法来提高图像的超分辨率性能，如数据增强，损失函数，预训练策略，后处理等。...基于像素域的数据增强（DA）在高层次任务中得到了广泛应用并取得了令人瞩目的成果，但在超分辨率（SR）任务中却鲜有研究。...LAM证明了全局信息对于图像超分辨率（SR）是必不可少的，因为它可以激活更多的像素并且有利于提高图像重建性能。...HAT提出了残余混合注意力组（RHAG）来激活图像超分辨率Transformer中更多的像素，以提高性能。
一、SRGAN主要介绍 1、超分辨率问题 由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数，该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足，视觉感知不佳。...论文中有一幅图很好的解释了区别： 超分辨率是一个病态问题（ill-posed)，一个低清图像块可以对应多个高清图像块。...二、SRGAN主要内容 研究背景：单图像超分辨率（SISR）的准确性和速度取得了突破性进展，但仍然存在一个问题：当我们在大的放大因子下进行超分辨率时，如何恢复更细腻的纹理细节。...研究目的：提出一种生成对抗网络（GAN）用于图像超分辨率（SR），它能够推断出4倍放大因子下的照片级自然图像。为了实现这一目标，作者提出了一种感知损失函数，它由对抗损失和内容损失组成。...我们已经强调了这种PSNR聚焦图像超分辨率的一些限制，并引入了SRGAN，它通过训练GAN来增强具有对抗性损失的内容损失函数。
不难想象，图像超分辨率问题是一个病态问题，对于同样一张低分辨率图像，往往存在多张可行的高分辨率图像。如图2所示，对于同一张大猩猩毛发的低分辨率图像，存在多种合理的高分辨率重建结果。...图2：同一张低分辨率图像可对应多张可行的高分辨率重建结果 [2] 基于深度学习的图像超分辨率技术解析 目前主流的图像超分辨率技术的解决方案可以分为基于单张图像的超分辨率技术和基于参考图像的超分辨率技术，...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9所示，该模型通过估计输入低分辨率图像与参考图像之间的光流来对超分辨率图像进行重建。
图像高斯金字塔 图像金字塔是对一张输入图像先模糊再下采样为原来宽高的1/2（宽高缩小一半）、不断重复模糊与下采样的过程就得到了不同分辨率的输出图像，叠加在一起就形成了图像金字塔、所以图像金字塔是图像的空间多分辨率存在形式...对上面的共识变换，得到如下的结果： 原图 = 拉普拉斯金子图 L0 层 + expand（高斯金字塔G1层） 也就是说我们可以基于低分辨率的图像与它的高斯差分图像，重建生成一个高分辨率的图像。...上图左侧是对两幅输入图像生成高斯金子图，在最小分辨率的时候对他们进行图像融合生成一个低分辨率版本的融合图像，同时生成它们的拉普拉斯金字塔的融合图像，右侧的图像是根据低分辨率版本的融合图像以及它们的拉普拉斯差分图像...，不断重建生成了最终的高分辨融合重新的近似原图。...重建融合效果如下： ?
1 相关工作 1.1 图像和视频超分辨率算法的种类 1.1.1 基于单幅图像的超分辨率 基于单幅图像的超分辨率（Single Image Super-Resolution，SISR）是基于单幅图像的超分辨率...EDSR修改了SRResNet，构造了更深的，更宽的残差网络，利用智能拓扑结构和大量参数，大大提高了超分辨率性能。...Liu探索了将非局部模块应用于图像重建的有效。同样，Zhang等人利用非局部注意力来更好地指导其主干分支中的特征提取，从而达到更好的性能。...1.1.2 基于多幅图像的超分辨率 基于多幅图像的超分辨率（Multiple Image Super-Resolution，MISR），会参考时间序列中相邻的多副图像以实现对当前图像高分辨率更好的预测推理...之后尝试了ESRGAN，是CVPR2019的一篇基于GAN的超分论文。其特点是可以对画面中的细节较好地重建。
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