Techniques de super-résolution
Les techniques de super-résolution peuvent être largement classées en :
- Méthodes traditionnelles basées sur l'interpolation (bilinéaire, bicubique, Lanczos) ;
- Super-résolution basée sur l'apprentissage profond (CNN, GAN, Transformers).
Méthodes traditionnelles basées sur l'interpolation
L'interpolation est l'une des approches les plus simples pour la super-résolution, où les pixels manquants sont estimés à partir des valeurs des pixels environnants. Toutes les techniques d'interpolation courantes incluent cv2.resize(), mais le paramètre interpolation diffère :
Interpolation du plus proche voisin
- Copie la valeur du pixel le plus proche à la nouvelle position ;
- Produit des images nettes mais en blocs ;
- Rapide mais manque de douceur et de détails.
Interpolation bilinéaire
- Fait la moyenne de quatre pixels voisins pour estimer la nouvelle valeur du pixel ;
- Produit des images plus lisses mais peut introduire un effet de flou.
Interpolation bicubique
- Utilise une moyenne pondérée de 16 pixels environnants ;
- Offre une meilleure douceur et netteté par rapport à l'interpolation bilinéaire.
Interpolation Lanczos
- Utilise une fonction sinc pour calculer les valeurs des pixels ;
- Offre une meilleure netteté et un aliasing minimal.
Bien que les méthodes basées sur l'interpolation soient efficaces sur le plan computationnel, elles ne parviennent souvent pas à restituer les détails fins et les textures.
Super-résolution basée sur l'apprentissage profond
Modèles de super-résolution préentraînés :
- ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network) : Rapide et efficace pour la super-résolution en temps réel ;
- FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN) : Réseau léger optimisé pour la rapidité ;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network) : Utilise un suréchantillonnage progressif pour une meilleure restitution des détails.
Swipe to start coding
Vous disposez d'une image en basse résolution :
- Appliquez la méthode d'interpolation bicubique avec un facteur d'agrandissement de 4x et stockez le résultat dans
bicubic_image; - Définissez et créez un objet réseau de neurones profond dans la variable
sr; - Chargez le modèle à partir de
model_path; - Définissez le nom
espcnet un facteur d'agrandissement de 4x ; - Appliquez la méthode de super-résolution DNN et stockez le résultat dans
dnn_image.
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- Super-résolution basée sur l'apprentissage profond (CNN, GAN, Transformers).
Méthodes traditionnelles basées sur l'interpolation
L'interpolation est l'une des approches les plus simples pour la super-résolution, où les pixels manquants sont estimés à partir des valeurs des pixels environnants. Toutes les techniques d'interpolation courantes incluent cv2.resize(), mais le paramètre interpolation diffère :
Interpolation du plus proche voisin
- Copie la valeur du pixel le plus proche à la nouvelle position ;
- Produit des images nettes mais en blocs ;
- Rapide mais manque de douceur et de détails.
Interpolation bilinéaire
- Fait la moyenne de quatre pixels voisins pour estimer la nouvelle valeur du pixel ;
- Produit des images plus lisses mais peut introduire un effet de flou.
Interpolation bicubique
- Utilise une moyenne pondérée de 16 pixels environnants ;
- Offre une meilleure douceur et netteté par rapport à l'interpolation bilinéaire.
Interpolation Lanczos
- Utilise une fonction sinc pour calculer les valeurs des pixels ;
- Offre une meilleure netteté et un aliasing minimal.
Bien que les méthodes basées sur l'interpolation soient efficaces sur le plan computationnel, elles ne parviennent souvent pas à restituer les détails fins et les textures.
Super-résolution basée sur l'apprentissage profond
Modèles de super-résolution préentraînés :
- ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network) : Rapide et efficace pour la super-résolution en temps réel ;
- FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN) : Réseau léger optimisé pour la rapidité ;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network) : Utilise un suréchantillonnage progressif pour une meilleure restitution des détails.
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