Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Superoppløsningsteknikker | Bildebehandling med OpenCV
Grunnleggende Datamaskinsyn

bookSuperoppløsningsteknikker

Note
Definisjon

Superoppløsning (SR) er et sett med teknikker som brukes for å forbedre oppløsningen til bilder, noe som gir skarpere detaljer og bedre kvalitet. Disse metodene benyttes bredt innen ulike felt, inkludert videobehandling og AI-basert bildeforbedring.

Superoppløsningsteknikker kan grovt deles inn i:

  • Tradisjonelle interpolasjonsbaserte metoder (Bilinear, Bicubic, Lanczos);
  • Dyp læringsbasert superoppløsning (CNN-er, GAN-er, Transformere).
superoppløsning sammenlignet

Tradisjonelle interpolasjonsbaserte metoder

Interpolasjon er en av de enkleste tilnærmingene til superoppløsning, der manglende piksler estimeres basert på omkringliggende pikselverdier. Alle vanlige interpolasjonsteknikker inkluderer cv2.resize(), men parameteren interpolation varierer:

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

Nærmeste-nabo-interpolasjon

  • Kopierer den nærmeste pikselverdien til den nye posisjonen;
  • Gir skarpe, men blokkerte bilder;
  • Rask, men mangler jevnhet og detaljer.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Bilineær interpolasjon

  • Gjennomsnitt av fire nabopiksler for å estimere den nye pikselverdien;
  • Gir jevnere bilder, men kan føre til uskarphet.
 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Bikubisk interpolasjon

  • Bruker et vektet gjennomsnitt av 16 omkringliggende piksler;
  • Gir bedre jevnhet og skarphet sammenlignet med bilineær interpolasjon.
 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Lanczos-interpolasjon

  • Bruker en sinc-funksjon for å beregne pikselverdier;
  • Tilbyr bedre skarphet og minimal aliasing.
 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Selv om interpolasjonsbaserte metoder er beregningseffektive, klarer de ofte ikke å gjenopprette fine detaljer og teksturer.

Dyp læringsbasert superoppløsning

Forhåndstrente superoppløsningsmodeller:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Rask og effektiv for sanntids superoppløsning;
  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Et lettvektsnettverk optimalisert for hastighet;
  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Bruker progressiv oppskalering for bedre detaljer.
 # 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)
Oppgave

Swipe to start coding

Du har fått et image med lav oppløsning:

  • Bruk bikubisk interpolasjon med 4x skalering og lagre resultatet i bicubic_image;
  • Definer og opprett et dyp læringsnettverksobjekt i variabelen sr;
  • Les inn modellen fra model_path;
  • Sett navnet til espcn og 4x skalering;
  • Bruk DNN superoppløsningsmetode og lagre resultatet i dnn_image.

Løsning

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 6
single

single

Spør AI

expand

Spør AI

ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

bookSuperoppløsningsteknikker

Sveip for å vise menyen

Note
Definisjon

Superoppløsning (SR) er et sett med teknikker som brukes for å forbedre oppløsningen til bilder, noe som gir skarpere detaljer og bedre kvalitet. Disse metodene benyttes bredt innen ulike felt, inkludert videobehandling og AI-basert bildeforbedring.

Superoppløsningsteknikker kan grovt deles inn i:

  • Tradisjonelle interpolasjonsbaserte metoder (Bilinear, Bicubic, Lanczos);
  • Dyp læringsbasert superoppløsning (CNN-er, GAN-er, Transformere).
superoppløsning sammenlignet

Tradisjonelle interpolasjonsbaserte metoder

Interpolasjon er en av de enkleste tilnærmingene til superoppløsning, der manglende piksler estimeres basert på omkringliggende pikselverdier. Alle vanlige interpolasjonsteknikker inkluderer cv2.resize(), men parameteren interpolation varierer:

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

Nærmeste-nabo-interpolasjon

  • Kopierer den nærmeste pikselverdien til den nye posisjonen;
  • Gir skarpe, men blokkerte bilder;
  • Rask, men mangler jevnhet og detaljer.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Bilineær interpolasjon

  • Gjennomsnitt av fire nabopiksler for å estimere den nye pikselverdien;
  • Gir jevnere bilder, men kan føre til uskarphet.
 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Bikubisk interpolasjon

  • Bruker et vektet gjennomsnitt av 16 omkringliggende piksler;
  • Gir bedre jevnhet og skarphet sammenlignet med bilineær interpolasjon.
 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Lanczos-interpolasjon

  • Bruker en sinc-funksjon for å beregne pikselverdier;
  • Tilbyr bedre skarphet og minimal aliasing.
 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Selv om interpolasjonsbaserte metoder er beregningseffektive, klarer de ofte ikke å gjenopprette fine detaljer og teksturer.

Dyp læringsbasert superoppløsning

Forhåndstrente superoppløsningsmodeller:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Rask og effektiv for sanntids superoppløsning;
  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Et lettvektsnettverk optimalisert for hastighet;
  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Bruker progressiv oppskalering for bedre detaljer.
 # 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)
Oppgave

Swipe to start coding

Du har fått et image med lav oppløsning:

  • Bruk bikubisk interpolasjon med 4x skalering og lagre resultatet i bicubic_image;
  • Definer og opprett et dyp læringsnettverksobjekt i variabelen sr;
  • Les inn modellen fra model_path;
  • Sett navnet til espcn og 4x skalering;
  • Bruk DNN superoppløsningsmetode og lagre resultatet i dnn_image.

Løsning

Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 6
single

single

some-alt