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.
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
espcnog 4x skalering; - Anvend DNN super-resolution-metoden og gem resultatet i
dnn_image.
Løsning
Tak for dine kommentarer!
single
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Superopløsningsmetoder
Stryg for at vise menuen
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.
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
espcnog 4x skalering; - Anvend DNN super-resolution-metoden og gem resultatet i
dnn_image.
Løsning
Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående mulighederTak for dine kommentarer!
Awesome!
Completion rate improved to 3.45single
