所謂超分辨率重構(gòu)就是將低分辨率-1/恢復到對應的高分辨率-1/。本文提出了一種新的跨尺度光場super 分辨率方法(可達8倍采樣率)，用于對光場進行圖像super分辨率，圖像去噪和圖像Super分辨率重構(gòu)是不同的應用領域，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，所以求逆解是一個病態(tài)的問題，尤其是在還原高倍放大分辨率 圖像時。

摘要:隨著平安城市的建設，我們身邊有很多公共監(jiān)控攝像頭來保衛(wèi)我們的安全，但一切都不是絕對的。我們在使用的時候，經(jīng)常會遇到監(jiān)控畫面模糊不清的情況。這對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？本文為大家簡單介紹一下，大家來看看吧！視頻監(jiān)控系統(tǒng)圖像模糊原因1。算法在國內(nèi)市場的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。，為了達到一個平衡點，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新的高度。所謂超分辨率重構(gòu)就是將低分辨率-1/恢復到對應的高分辨率-1/。由于分辨率 圖像中缺失了大量的信息，所以求逆解是一個病態(tài)的問題，尤其是在還原高倍放大分辨率 圖像時。傳統(tǒng)方法通過添加一些先驗信息來恢復高分辨率 圖像，如插值、稀疏學習和基于回歸方法的隨機森林等。CNN在super 分辨率的問題上取得了非常好的效果。

它包含一個發(fā)生器和一個鑒別器。鑒別器的主體是VGG19，發(fā)生器的主體是一系列剩余塊。同時在模型后面增加了一個亞像素模塊，借鑒了Shietal的亞像素網(wǎng)絡的思想，使畫面只在最后一個網(wǎng)絡層增加了分辨率，提高了區(qū)分率，減少了計算量。文中給出的網(wǎng)絡結(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)，

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

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

就是創(chuàng)新，代碼之類的東西必須從頭開始。看起來很神秘，其實只是一個子像素。根據(jù)我們的實踐經(jīng)驗，如果可以用亞像素重構(gòu)圖像，讓圖像變得更清晰，那么實際應用項目會節(jié)省很多成本。目前亞像素一般能達到像素的十分之一到二十分之一。只要你能實現(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，在super 分辨率領域還沒有出現(xiàn)創(chuàng)新的網(wǎng)絡模型，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題，胡等人提出了MetaSR模型，可以在任意放大尺度下對圖像進行變換，連續(xù)放大圖像。

為了避免卷積中的乘法運算，宋等人提出了一個AdderNet來解決super 分辨率問題。另一方面，當前計算機視覺中注意力機制的應用使得網(wǎng)絡具有更好的性能。自然，在圖像Super分辨率領域，基于注意機制的模型相比EDSR也取得了明顯的進步。2018年以來，基于注意機制的方法在該領域帶來了更多的可能性。

不同的應用領域。圖像增強就是增強，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，弱化圖像的紋理細節(jié)，增強邊緣信息。結(jié)果是一個邊界，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，你得說接觸。也就是說，圖像增強一般在分割之前進行，以使效果明顯。