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

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

book
Superresoluutiotekniikat

Super-resoluutiotekniikat voidaan jakaa laajasti seuraaviin:

  • Perinteiset interpolointipohjaiset menetelmät (Bilineaarinen, Bikubinen, Lanczos);

  • Syväoppimiseen perustuva super-resoluutio (CNN:t, GAN:t, Transformerit).

Perinteiset interpolointipohjaiset menetelmät

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

Lähimmän naapurin interpolointi

  • Kopioi lähimmän pikselin arvon uuteen sijaintiin;

  • Tuottaa teräviä mutta lohkomaisia kuvia;

  • Nopea, mutta puuttuu pehmeys ja yksityiskohdat.

Bilineaarinen interpolointi

  • Laskee uuden pikseliarvon neljän vierekkäisen pikselin keskiarvona;

  • Tuottaa tasaisempia kuvia, mutta voi aiheuttaa sumentumista.

Bikubinen interpolointi

  • Käyttää 16 ympäröivän pikselin painotettua keskiarvoa;

  • Tarjoaa paremman tasaisuuden ja terävyyden verrattuna bilineaariseen interpolointiin.

Lanczos-interpolointi

  • Käyttää sinc-funktiota pikseliarvojen laskemiseen;

  • Tarjoaa paremman terävyyden ja minimaalisen aliasoinnin.

Vaikka interpolointipohjaiset 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:ään;

  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Kevyt verkko, joka on optimoitu nopeudelle;

  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Käyttää progressiivista ylöspäin skaalausta paremman yksityiskohtaisuuden saavuttamiseksi.

Tehtävä

Swipe to start coding

Sinulle on annettu matalaresoluutioinen image:

  • Käytä bikubista interpolointia 4x skaalauskertoimella ja tallenna tulos muuttujaan bicubic_image;
  • Määrittele ja luo syvä neuroverkko-olio muuttujaan sr;
  • Lue malli tiedostopolusta model_path;
  • Aseta nimeksi espcn ja skaalauskertoimeksi 4x;
  • Käytä DNN super-resoluutio -menetelmää 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

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

book
Superresoluutiotekniikat

Super-resoluutiotekniikat voidaan jakaa laajasti seuraaviin:

  • Perinteiset interpolointipohjaiset menetelmät (Bilineaarinen, Bikubinen, Lanczos);

  • Syväoppimiseen perustuva super-resoluutio (CNN:t, GAN:t, Transformerit).

Perinteiset interpolointipohjaiset menetelmät

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

Lähimmän naapurin interpolointi

  • Kopioi lähimmän pikselin arvon uuteen sijaintiin;

  • Tuottaa teräviä mutta lohkomaisia kuvia;

  • Nopea, mutta puuttuu pehmeys ja yksityiskohdat.

Bilineaarinen interpolointi

  • Laskee uuden pikseliarvon neljän vierekkäisen pikselin keskiarvona;

  • Tuottaa tasaisempia kuvia, mutta voi aiheuttaa sumentumista.

Bikubinen interpolointi

  • Käyttää 16 ympäröivän pikselin painotettua keskiarvoa;

  • Tarjoaa paremman tasaisuuden ja terävyyden verrattuna bilineaariseen interpolointiin.

Lanczos-interpolointi

  • Käyttää sinc-funktiota pikseliarvojen laskemiseen;

  • Tarjoaa paremman terävyyden ja minimaalisen aliasoinnin.

Vaikka interpolointipohjaiset 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:ään;

  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Kevyt verkko, joka on optimoitu nopeudelle;

  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Käyttää progressiivista ylöspäin skaalausta paremman yksityiskohtaisuuden saavuttamiseksi.

Tehtävä

Swipe to start coding

Sinulle on annettu matalaresoluutioinen image:

  • Käytä bikubista interpolointia 4x skaalauskertoimella ja tallenna tulos muuttujaan bicubic_image;
  • Määrittele ja luo syvä neuroverkko-olio muuttujaan sr;
  • Lue malli tiedostopolusta model_path;
  • Aseta nimeksi espcn ja skaalauskertoimeksi 4x;
  • Käytä DNN super-resoluutio -menetelmää 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!

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

some-alt