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
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 mulighederVar alt klart?
Tak for dine kommentarer!
