Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Superopløsningsmetoder | Billedbehandling med OpenCV
Computer Vision Grundlæggende

Stryg for at vise menuen

book
Superopløsningsmetoder

Super-opløsningsteknikker kan overordnet opdeles i:

  • Traditionelle interpolationsbaserede metoder (Bilinear, Bicubic, Lanczos);

  • Dybe læringsbaserede super-opløsningsteknikker (CNNs, GANs, Transformers).

Traditionelle Interpolationsbaserede Metoder

Interpolation er en af de simpleste tilgange til super-opløsning, hvor manglende pixels estimeres ud fra omkringliggende pixelværdier. Alle almindelige interpolationsmetoder inkluderer cv2.resize(), men parameteren interpolation varierer:

Nærmeste-nabo-interpolation

  • Kopierer den nærmeste pixelværdi til den nye placering;

  • Giver skarpe, men kantede billeder;

  • Hurtig, men mangler glathed og detaljer.

Bilineær Interpolation

  • Gennemsnit af fire nærliggende pixels for at estimere den nye pixelværdi;

  • Giver glattere billeder, men kan introducere sløring.

Bikubisk Interpolation

  • Anvender en vægtet gennemsnitsberegning af 16 omkringliggende pixels;

  • Giver bedre glathed og skarphed sammenlignet med bilineær interpolation.

Lanczos Interpolation

  • Anvender en sinc-funktion til at beregne pixelværdier;

  • Tilbyder bedre skarphed og minimal aliasing.

Selvom interpolationsbaserede metoder er beregningsmæssigt effektive, formår de ofte ikke at genskabe fine detaljer og teksturer.

Deep Learning-baseret Super-Resolution

Prætrænede Super-Resolution-modeller:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Hurtig og effektiv til realtids-SR;

  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Et letvægtsnetværk optimeret til hastighed;

  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Anvender progressiv opskalering for bedre detaljer.

Opgave

Swipe to start coding

Du har et image med lav opløsning:

  • Anvend bikubisk interpolation med 4x skalering og gem resultatet i bicubic_image;
  • Definér og opret et deep neural network-objekt i variablen sr;
  • Indlæs modellen fra model_path;
  • Angiv navnet espcn og 4x skalering;
  • Anvend DNN super-resolution-metoden og gem resultatet i dnn_image.

Løsning

Switch to desktopSkift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder
Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 2. Kapitel 6
single

single

Spørg AI

expand

Spørg AI

ChatGPT

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

book
Superopløsningsmetoder

Super-opløsningsteknikker kan overordnet opdeles i:

  • Traditionelle interpolationsbaserede metoder (Bilinear, Bicubic, Lanczos);

  • Dybe læringsbaserede super-opløsningsteknikker (CNNs, GANs, Transformers).

Traditionelle Interpolationsbaserede Metoder

Interpolation er en af de simpleste tilgange til super-opløsning, hvor manglende pixels estimeres ud fra omkringliggende pixelværdier. Alle almindelige interpolationsmetoder inkluderer cv2.resize(), men parameteren interpolation varierer:

Nærmeste-nabo-interpolation

  • Kopierer den nærmeste pixelværdi til den nye placering;

  • Giver skarpe, men kantede billeder;

  • Hurtig, men mangler glathed og detaljer.

Bilineær Interpolation

  • Gennemsnit af fire nærliggende pixels for at estimere den nye pixelværdi;

  • Giver glattere billeder, men kan introducere sløring.

Bikubisk Interpolation

  • Anvender en vægtet gennemsnitsberegning af 16 omkringliggende pixels;

  • Giver bedre glathed og skarphed sammenlignet med bilineær interpolation.

Lanczos Interpolation

  • Anvender en sinc-funktion til at beregne pixelværdier;

  • Tilbyder bedre skarphed og minimal aliasing.

Selvom interpolationsbaserede metoder er beregningsmæssigt effektive, formår de ofte ikke at genskabe fine detaljer og teksturer.

Deep Learning-baseret Super-Resolution

Prætrænede Super-Resolution-modeller:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Hurtig og effektiv til realtids-SR;

  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Et letvægtsnetværk optimeret til hastighed;

  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Anvender progressiv opskalering for bedre detaljer.

Opgave

Swipe to start coding

Du har et image med lav opløsning:

  • Anvend bikubisk interpolation med 4x skalering og gem resultatet i bicubic_image;
  • Definér og opret et deep neural network-objekt i variablen sr;
  • Indlæs modellen fra model_path;
  • Angiv navnet espcn og 4x skalering;
  • Anvend DNN super-resolution-metoden og gem resultatet i dnn_image.

Løsning

Switch to desktopSkift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder
Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

Stryg for at vise menuen

some-alt