Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Superresoluutiotekniikat | Kuvankäsittely OpenCV:llä
Tietokonenäön Perusteet

bookSuperresoluutiotekniikat

Note
Määritelmä

Super-resoluutio (SR) on joukko tekniikoita, joilla parannetaan kuvien resoluutiota, mahdollistaen terävämmät yksityiskohdat ja paremman laadun. Näitä menetelmiä käytetään laajasti eri aloilla, kuten videonkäsittelyssä ja tekoälypohjaisessa kuvanparannuksessa.

Super-resoluutio-tekniikat voidaan jakaa kahteen pääluokkaan:

  • Perinteiset interpolointiin perustuvat menetelmät (Bilineaarinen, Bikubinen, Lanczos);
  • Syväoppimiseen perustuvat super-resoluutio-menetelmät (CNN:t, GAN:t, Transformerit).
super-resoluutio verrattuna

Perinteiset interpolointipohjaiset menetelmät

Interpolointi on yksi yksinkertaisimmista lähestymistavoista super-resoluutioon, jossa puuttuvat pikselit arvioidaan ympäröivien pikseliarvojen perusteella. Kaikki yleiset interpolointitekniikat sisältävät cv2.resize()-funktion, mutta interpolation-parametri vaihtelee:

super_res_image = cv2.resize(image, None, fx=4, fy=4, interpolation=interpolation_param)

Lähimmän naapurin interpolointi

  • Kopioi lähimmän pikselin arvon uuteen sijaintiin;
  • Tuottaa teräviä mutta lohkomaisia kuvia;
  • Nopea, mutta puuttuu pehmeys ja yksityiskohdat.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Bilineaarinen interpolointi

  • Laskee uuden pikseliarvon neljän naapuripikselin keskiarvona;
  • Tuottaa pehmeämpiä kuvia, mutta voi aiheuttaa sumentumista.
 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Bikubinen interpolointi

  • Käyttää 16 ympäröivän pikselin painotettua keskiarvoa;
  • Tarjoaa paremman tasaisuuden ja terävyyden verrattuna bilineaariseen interpolointiin.
 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Lanczos-interpolointi

  • Käyttää sinc-funktiota pikseliarvojen laskemiseen;
  • Tarjoaa paremman terävyyden ja minimoi aliasoinnin.
 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Vaikka interpolointiin perustuvat menetelmät ovat laskennallisesti tehokkaita, ne eivät usein pysty palauttamaan hienoja yksityiskohtia ja tekstuureja.

Syväoppimiseen perustuva super-resoluutio

Esikoulutetut super-resoluutio-mallit:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Nopea ja tehokas reaaliaikaiseen SR-käyttöön;
  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Kevyt verkko, joka on optimoitu nopeuteen;
  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Käyttää progressiivista ylöspäin skaalausta paremman yksityiskohtaisuuden saavuttamiseksi.
 # Load pre-trained model
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel("path/to/model.pb")
sr.setModel("model_name", scale_factor)  # Using 4x upscaling

# Apply super-resolution
high_res_image = sr.upsample(image)
Tehtävä

Swipe to start coding

Sinulle annetaan matalaresoluutioinen image:

  • Käytä bikubista interpolaatiota 4x skaalauskertoimella ja tallenna tulos muuttujaan bicubic_image;
  • Määritä ja luo syvä neuroverkko-olio muuttujaan sr;
  • Lue malli tiedostopolusta model_path;
  • Aseta nimeksi espcn ja skaalauskertoimeksi 4x;
  • Käytä DNN-superresoluutiomenetelmää ja tallenna tulos muuttujaan dnn_image.

Ratkaisu

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 2. Luku 6
single

single

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

bookSuperresoluutiotekniikat

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Note
Määritelmä

Super-resoluutio (SR) on joukko tekniikoita, joilla parannetaan kuvien resoluutiota, mahdollistaen terävämmät yksityiskohdat ja paremman laadun. Näitä menetelmiä käytetään laajasti eri aloilla, kuten videonkäsittelyssä ja tekoälypohjaisessa kuvanparannuksessa.

Super-resoluutio-tekniikat voidaan jakaa kahteen pääluokkaan:

  • Perinteiset interpolointiin perustuvat menetelmät (Bilineaarinen, Bikubinen, Lanczos);
  • Syväoppimiseen perustuvat super-resoluutio-menetelmät (CNN:t, GAN:t, Transformerit).
super-resoluutio verrattuna

Perinteiset interpolointipohjaiset menetelmät

Interpolointi on yksi yksinkertaisimmista lähestymistavoista super-resoluutioon, jossa puuttuvat pikselit arvioidaan ympäröivien pikseliarvojen perusteella. Kaikki yleiset interpolointitekniikat sisältävät cv2.resize()-funktion, mutta interpolation-parametri vaihtelee:

super_res_image = cv2.resize(image, None, fx=4, fy=4, interpolation=interpolation_param)

Lähimmän naapurin interpolointi

  • Kopioi lähimmän pikselin arvon uuteen sijaintiin;
  • Tuottaa teräviä mutta lohkomaisia kuvia;
  • Nopea, mutta puuttuu pehmeys ja yksityiskohdat.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Bilineaarinen interpolointi

  • Laskee uuden pikseliarvon neljän naapuripikselin keskiarvona;
  • Tuottaa pehmeämpiä kuvia, mutta voi aiheuttaa sumentumista.
 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Bikubinen interpolointi

  • Käyttää 16 ympäröivän pikselin painotettua keskiarvoa;
  • Tarjoaa paremman tasaisuuden ja terävyyden verrattuna bilineaariseen interpolointiin.
 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Lanczos-interpolointi

  • Käyttää sinc-funktiota pikseliarvojen laskemiseen;
  • Tarjoaa paremman terävyyden ja minimoi aliasoinnin.
 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Vaikka interpolointiin perustuvat menetelmät ovat laskennallisesti tehokkaita, ne eivät usein pysty palauttamaan hienoja yksityiskohtia ja tekstuureja.

Syväoppimiseen perustuva super-resoluutio

Esikoulutetut super-resoluutio-mallit:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Nopea ja tehokas reaaliaikaiseen SR-käyttöön;
  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Kevyt verkko, joka on optimoitu nopeuteen;
  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Käyttää progressiivista ylöspäin skaalausta paremman yksityiskohtaisuuden saavuttamiseksi.
 # Load pre-trained model
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel("path/to/model.pb")
sr.setModel("model_name", scale_factor)  # Using 4x upscaling

# Apply super-resolution
high_res_image = sr.upsample(image)
Tehtävä

Swipe to start coding

Sinulle annetaan matalaresoluutioinen image:

  • Käytä bikubista interpolaatiota 4x skaalauskertoimella ja tallenna tulos muuttujaan bicubic_image;
  • Määritä ja luo syvä neuroverkko-olio muuttujaan sr;
  • Lue malli tiedostopolusta model_path;
  • Aseta nimeksi espcn ja skaalauskertoimeksi 4x;
  • Käytä DNN-superresoluutiomenetelmää ja tallenna tulos muuttujaan dnn_image.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 2. Luku 6
single

single

some-alt