所謂超分辨率重構(gòu)就是將低分辨率-1/恢復(fù)到對(duì)應(yīng)的高分辨率-1/。本文提出了一種新的跨尺度光場(chǎng)super 分辨率方法(可達(dá)8倍采樣率)，用于對(duì)光場(chǎng)進(jìn)行圖像super分辨率，圖像去噪和圖像Super分辨率重構(gòu)是不同的應(yīng)用領(lǐng)域，我們需要注意兩件事:監(jiān)視器分辨率和視頻分辨率，由于分辨率 圖像中缺失了大量的信息，所以求逆解是一個(gè)病態(tài)的問(wèn)題，尤其是在還原高倍放大分辨率 圖像時(shí)。

摘要:隨著平安城市的建設(shè)，我們身邊有很多公共監(jiān)控?cái)z像頭來(lái)保衛(wèi)我們的安全，但一切都不是絕對(duì)的。我們?cè)谑褂玫臅r(shí)候，經(jīng)常會(huì)遇到監(jiān)控畫(huà)面模糊不清的情況。這對(duì)我們的安全造成了一定的影響。那么是什么造成了這種情況呢？視頻監(jiān)控系統(tǒng)圖像那blur呢？本文為大家簡(jiǎn)單介紹一下，大家來(lái)看看吧！視頻監(jiān)控系統(tǒng)圖像模糊原因1。算法在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的DVR行業(yè)，常用的算法有H.264、MPEG4-4、小波算法、MJPEG等。但是現(xiàn)在根據(jù)項(xiàng)目的要求和各方面的考慮，壓縮比，圖像清晰度，視頻占用空間等。，為了達(dá)到一個(gè)平衡點(diǎn)，h。

我們需要注意兩件事:監(jiān)視器分辨率和視頻分辨率。監(jiān)視器分辨率是你監(jiān)視的監(jiān)視器分辨率。雖然顯示器的分辨率可以達(dá)到1280*1024，但是大部分廠商的軟件都不支持1280*1024 HD 分辨率。

SRGAN是2017年在CVPR備受關(guān)注的super 分辨率 paper，將super 分辨率的效果提升到了一個(gè)新的高度。所謂超分辨率重構(gòu)就是將低分辨率-1/恢復(fù)到對(duì)應(yīng)的高分辨率-1/。由于分辨率 圖像中缺失了大量的信息，所以求逆解是一個(gè)病態(tài)的問(wèn)題，尤其是在還原高倍放大分辨率 圖像時(shí)。傳統(tǒng)方法通過(guò)添加一些先驗(yàn)信息來(lái)恢復(fù)高分辨率 圖像，如插值、稀疏學(xué)習(xí)和基于回歸方法的隨機(jī)森林等。CNN在super 分辨率的問(wèn)題上取得了非常好的效果。

它包含一個(gè)發(fā)生器和一個(gè)鑒別器。鑒別器的主體是VGG19，發(fā)生器的主體是一系列剩余塊。同時(shí)在模型后面增加了一個(gè)亞像素模塊，借鑒了Shietal的亞像素網(wǎng)絡(luò)的思想，使畫(huà)面只在最后一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層增加了分辨率，提高了區(qū)分率，減少了計(jì)算量。文中給出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖所示:文中還給出了發(fā)生器和鑒別器的損耗函數(shù):1 .生成器的損失函數(shù)為:這里是本文提出的感知損失函數(shù)，

光場(chǎng)的角度和空間域之間有一個(gè)基本的分辨率權(quán)衡。本文提出了一種新的跨尺度光場(chǎng)super 分辨率方法(可達(dá)8倍采樣率)，用于對(duì)光場(chǎng)進(jìn)行圖像super分辨率。為了彌合采樣率之間的巨大差異，本文引入了一個(gè)叫做Single圖像Super 分辨率(SISR)的中間視圖，即LR是Super分辨率通過(guò)SISR，但SISR會(huì)缺少高頻細(xì)節(jié)。所以本文用中SISR 圖像作為期望HR 圖像的低頻部分，用高頻補(bǔ)償超分辨率(高頻補(bǔ)償超解

本質(zhì)上，HCSR的工作原理是將盡可能多的高頻細(xì)節(jié)從HR參考視圖轉(zhuǎn)移到LR光場(chǎng)圖像 view。此外，為了解決跨尺度輸入之間分辨率的顯著間隙導(dǎo)致的失真問(wèn)題，本文計(jì)算了從參考圖像到所有LR光場(chǎng)圖像的多個(gè)視差圖，然后使用混合策略進(jìn)行融合，得到一個(gè)細(xì)化的視差圖。最終獲得高質(zhì)量的超分辨光場(chǎng)。本文提出的HCSR方法的優(yōu)越性已經(jīng)在廣泛的數(shù)據(jù)集上得到驗(yàn)證，包括合成的、真實(shí)的和具有挑戰(zhàn)性的顯微鏡場(chǎng)景。

就是創(chuàng)新，代碼之類(lèi)的東西必須從頭開(kāi)始?？雌饋?lái)很神秘，其實(shí)只是一個(gè)子像素。根據(jù)我們的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，如果可以用亞像素重構(gòu)圖像，讓圖像變得更清晰，那么實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目會(huì)節(jié)省很多成本。目前亞像素一般能達(dá)到像素的十分之一到二十分之一。只要你能實(shí)現(xiàn)十分之一的亞像素重構(gòu)，那么圖像 分辨率就可以提高100倍(長(zhǎng)10倍，寬10倍)。

2018中提出的EDSR使得super 分辨率方法有了很好的處理效果。近幾年來(lái)，在super 分辨率領(lǐng)域還沒(méi)有出現(xiàn)創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)模型，大部分都是基于EDSR等經(jīng)典的super 分辨率模型。比如，為了解決放大尺度單一的問(wèn)題，胡等人提出了MetaSR模型，可以在任意放大尺度下對(duì)圖像進(jìn)行變換，連續(xù)放大圖像。

為了避免卷積中的乘法運(yùn)算，宋等人提出了一個(gè)AdderNet來(lái)解決super 分辨率問(wèn)題。另一方面，當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)中注意力機(jī)制的應(yīng)用使得網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能。自然，在圖像Super分辨率領(lǐng)域，基于注意機(jī)制的模型相比EDSR也取得了明顯的進(jìn)步。2018年以來(lái)，基于注意機(jī)制的方法在該領(lǐng)域帶來(lái)了更多的可能性。

不同的應(yīng)用領(lǐng)域。圖像增強(qiáng)就是增強(qiáng)，可以使圖像的邊緣信息更加清晰，比如用拉普拉斯算子增強(qiáng)，弱化圖像的紋理細(xì)節(jié)，增強(qiáng)邊緣信息。結(jié)果是一個(gè)邊界，圖像分割就是分割，可以分割不同的區(qū)域。比如分水嶺算法可以填充不同的區(qū)域，這樣就可以把不同的地方分開(kāi)，你得說(shuō)接觸。也就是說(shuō)，圖像增強(qiáng)一般在分割之前進(jìn)行，以使效果明顯。