Superresolutietechnieken
Super-resolutietechnieken kunnen globaal worden onderverdeeld in:
- Traditionele interpolatie-gebaseerde methoden (Bilineair, Bicubisch, Lanczos);
- Deep learning-gebaseerde super-resolutie (CNN's, GAN's, Transformers).
Traditionele Interpolatie-gebaseerde Methoden
Interpolatie is een van de eenvoudigste benaderingen voor super-resolutie, waarbij ontbrekende pixels worden geschat op basis van omliggende pixelwaarden. Alle gangbare interpolatietechnieken omvatten cv2.resize(), maar de parameter interpolation verschilt:
Nabije-buur Interpolatie
- Kopieert de dichtstbijzijnde pixelwaarde naar de nieuwe locatie;
- Levert scherpe maar blokkerige beelden op;
- Snel, maar mist vloeiendheid en detail.
Bilineaire interpolatie
- Neemt het gemiddelde van vier naburige pixels om de nieuwe pixelwaarde te schatten;
- Levert gladdere beelden op, maar kan vervaging veroorzaken.
Bicubische interpolatie
- Gebruikt een gewogen gemiddelde van 16 omliggende pixels;
- Biedt betere gladheid en scherpte in vergelijking met bilineaire interpolatie.
Lanczos-interpolatie
- Gebruikt een sinc-functie om pixelwaarden te berekenen;
- Biedt betere scherpte en minimale aliasing.
Hoewel interpolatie-gebaseerde methoden computationeel efficiënt zijn, slagen ze er vaak niet in om fijne details en texturen te herstellen.
Deep Learning-gebaseerde Super-Resolutie
Voorgetrainde Super-Resolutie Modellen:
- ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Snel en efficiënt voor real-time SR;
- FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Een lichtgewicht netwerk geoptimaliseerd voor snelheid;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Gebruikt progressieve opschaling voor betere details.
Swipe to start coding
Je hebt een image met lage resolutie:
- Pas de bicubische interpolatie toe met een schaal van 4x en sla het resultaat op in
bicubic_image; - Definieer en maak een deep neural network-object aan in de variabele
sr; - Lees het model in vanaf het
model_path; - Stel de naam in op
espcnen de schaal op 4x; - Pas de DNN super-resolutiemethode toe en sla het resultaat op in
dnn_image.
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 3.45Superresolutietechnieken
Veeg om het menu te tonen
Super-resolutietechnieken kunnen globaal worden onderverdeeld in:
- Traditionele interpolatie-gebaseerde methoden (Bilineair, Bicubisch, Lanczos);
- Deep learning-gebaseerde super-resolutie (CNN's, GAN's, Transformers).
Traditionele Interpolatie-gebaseerde Methoden
Interpolatie is een van de eenvoudigste benaderingen voor super-resolutie, waarbij ontbrekende pixels worden geschat op basis van omliggende pixelwaarden. Alle gangbare interpolatietechnieken omvatten cv2.resize(), maar de parameter interpolation verschilt:
Nabije-buur Interpolatie
- Kopieert de dichtstbijzijnde pixelwaarde naar de nieuwe locatie;
- Levert scherpe maar blokkerige beelden op;
- Snel, maar mist vloeiendheid en detail.
Bilineaire interpolatie
- Neemt het gemiddelde van vier naburige pixels om de nieuwe pixelwaarde te schatten;
- Levert gladdere beelden op, maar kan vervaging veroorzaken.
Bicubische interpolatie
- Gebruikt een gewogen gemiddelde van 16 omliggende pixels;
- Biedt betere gladheid en scherpte in vergelijking met bilineaire interpolatie.
Lanczos-interpolatie
- Gebruikt een sinc-functie om pixelwaarden te berekenen;
- Biedt betere scherpte en minimale aliasing.
Hoewel interpolatie-gebaseerde methoden computationeel efficiënt zijn, slagen ze er vaak niet in om fijne details en texturen te herstellen.
Deep Learning-gebaseerde Super-Resolutie
Voorgetrainde Super-Resolutie Modellen:
- ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Snel en efficiënt voor real-time SR;
- FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Een lichtgewicht netwerk geoptimaliseerd voor snelheid;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Gebruikt progressieve opschaling voor betere details.
Swipe to start coding
Je hebt een image met lage resolutie:
- Pas de bicubische interpolatie toe met een schaal van 4x en sla het resultaat op in
bicubic_image; - Definieer en maak een deep neural network-object aan in de variabele
sr; - Lees het model in vanaf het
model_path; - Stel de naam in op
espcnen de schaal op 4x; - Pas de DNN super-resolutiemethode toe en sla het resultaat op in
dnn_image.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
