Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Техніки Суперроздільної Здатності | Обробка Зображень з OpenCV
Основи комп'ютерного зору

bookТехніки Суперроздільної Здатності

Note
Визначення

Суперроздільна здатність (SR) — це набір методів, що використовуються для підвищення роздільної здатності зображень, забезпечуючи чіткіші деталі та покращену якість. Ці методи широко застосовуються у різних сферах, зокрема у відеообробці та покращенні зображень за допомогою ШІ.

Методи суперроздільної здатності можна умовно поділити на такі категорії:

  • Традиційні методи на основі інтерполяції (Bilinear, Bicubic, Lanczos);
  • Методи суперроздільної здатності на основі глибокого навчання (CNNs, GANs, Transformers).
порівняння суперроздільної здатності

Традиційні методи на основі інтерполяції

Інтерполяція — один із найпростіших підходів до суперроздільної здатності, коли відсутні пікселі оцінюються на основі значень сусідніх пікселів. Усі поширені методи інтерполяції використовують cv2.resize(), але параметр interpolation відрізняється:

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

Інтерполяція найближчого сусіда

  • Копіює значення найближчого пікселя у нове місце;
  • Створює різкі, але "блочні" зображення;
  • Швидкий метод, але бракує плавності та деталізації.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Білайнерна інтерполяція

  • Усереднює чотири сусідні пікселі для оцінки нового значення пікселя;
  • Забезпечує більш плавні зображення, але може призводити до розмиття.
 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Бікубічна інтерполяція

  • Використовує зважене середнє 16 навколишніх пікселів;
  • Забезпечує кращу плавність і різкість у порівнянні з білінійною інтерполяцією.
 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Інтерполяція Ланцоша

  • Використовує функцію sinc для обчислення значень пікселів;
  • Забезпечує кращу різкість і мінімальні артефакти аліасингу.
 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Хоча методи на основі інтерполяції є обчислювально ефективними, вони часто не відновлюють дрібні деталі та текстури.

Суперрезолюція на основі глибокого навчання

Попередньо навчені моделі суперрезолюції:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): швидка та ефективна для задач реального часу;
  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): легка мережа, оптимізована для швидкості;
  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): використовує прогресивне масштабування для кращої деталізації.
 # 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)
Завдання

Swipe to start coding

Вам надано зображення image з низькою роздільною здатністю:

  • Застосуйте метод бікубічної інтерполяції з масштабуванням у 4 рази та збережіть результат у bicubic_image;
  • Оголосіть та створіть об'єкт глибокої нейронної мережі у змінній sr;
  • Зчитайте модель із шляху model_path;
  • Встановіть ім'я моделі espcn та масштабування у 4 рази;
  • Застосуйте метод суперроздільної здатності на основі DNN та збережіть результат у dnn_image.

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 6
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

bookТехніки Суперроздільної Здатності

Свайпніть щоб показати меню

Note
Визначення

Суперроздільна здатність (SR) — це набір методів, що використовуються для підвищення роздільної здатності зображень, забезпечуючи чіткіші деталі та покращену якість. Ці методи широко застосовуються у різних сферах, зокрема у відеообробці та покращенні зображень за допомогою ШІ.

Методи суперроздільної здатності можна умовно поділити на такі категорії:

  • Традиційні методи на основі інтерполяції (Bilinear, Bicubic, Lanczos);
  • Методи суперроздільної здатності на основі глибокого навчання (CNNs, GANs, Transformers).
порівняння суперроздільної здатності

Традиційні методи на основі інтерполяції

Інтерполяція — один із найпростіших підходів до суперроздільної здатності, коли відсутні пікселі оцінюються на основі значень сусідніх пікселів. Усі поширені методи інтерполяції використовують cv2.resize(), але параметр interpolation відрізняється:

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

Інтерполяція найближчого сусіда

  • Копіює значення найближчого пікселя у нове місце;
  • Створює різкі, але "блочні" зображення;
  • Швидкий метод, але бракує плавності та деталізації.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Білайнерна інтерполяція

  • Усереднює чотири сусідні пікселі для оцінки нового значення пікселя;
  • Забезпечує більш плавні зображення, але може призводити до розмиття.
 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Бікубічна інтерполяція

  • Використовує зважене середнє 16 навколишніх пікселів;
  • Забезпечує кращу плавність і різкість у порівнянні з білінійною інтерполяцією.
 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Інтерполяція Ланцоша

  • Використовує функцію sinc для обчислення значень пікселів;
  • Забезпечує кращу різкість і мінімальні артефакти аліасингу.
 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Хоча методи на основі інтерполяції є обчислювально ефективними, вони часто не відновлюють дрібні деталі та текстури.

Суперрезолюція на основі глибокого навчання

Попередньо навчені моделі суперрезолюції:

  • ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): швидка та ефективна для задач реального часу;
  • FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): легка мережа, оптимізована для швидкості;
  • LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): використовує прогресивне масштабування для кращої деталізації.
 # 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)
Завдання

Swipe to start coding

Вам надано зображення image з низькою роздільною здатністю:

  • Застосуйте метод бікубічної інтерполяції з масштабуванням у 4 рази та збережіть результат у bicubic_image;
  • Оголосіть та створіть об'єкт глибокої нейронної мережі у змінній sr;
  • Зчитайте модель із шляху model_path;
  • Встановіть ім'я моделі espcn та масштабування у 4 рази;
  • Застосуйте метод суперроздільної здатності на основі DNN та збережіть результат у dnn_image.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 6
single

single

some-alt