超分辨率重建技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像.SR可分为两类:    1. 从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像    2. 从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像.基于深度学习的SR,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即Single Image Super-Resolution (SISR) 一.基于深度学习的超分辨率重建方法整理 1.SRCNN Super-Resolution Convolutional Neural Network(…

SRCNN(超分辨率卷积神经网络) 网络结构 l  Conv1: f1 = 9 *9 activation = ‘relu’ l  Conv2: f2 = 1 *1 activation = ‘relu’  #为了非线性映射 增强非线性 l  Conv3: f3 = 5 * 5 activation = ‘lienar’ SRCNN训练流程 l  设X为按stride=14 从91张图片训练数据中裁剪得33 x 33 大小的图片裁剪得24800张, 则X为 High Resolution Ima…

% ========================================================================= % Test code for Super-Resolution Convolutional Neural Networks (SRCNN) % % Reference % Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang. Learning a Deep Convolutional Netw…

SRCNN开山之作 IDN 信息蒸馏网络information distillation network(IDN) Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network 结构简洁.实时速度,更好精度 [转载自] 图像超分辨-IDN - 三年一梦 - 博客园 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9135840.html…

SRCNN学习(一):demo_SR.m 一.demo_SR.m 使用方法 1.Place the "SRCNN" folder into "($Caffe_Dir)/examples 2.Open MATLAB and direct to ($Caffe_Dir)/example/SRCNN, run "demo_SR.m" 二.demo_SR.m 运行结果 根据 demo.m 的代码,显示结果为双三次插值后的图片和 SRCNN 重建后的图片,同时输出双…

代码是作者页面上下载的matlab版.香港中文大学汤晓鸥教授.Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution. http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html demo_SR.m为运行主文件. up_scale = ; model = 'model\9-5-5(ImageNet)\x3.mat'; .mat文件存储数据.三个卷积层的权重和偏置.y=wx+b中的w和b.…

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down…

1.基于深度协作表达的人脸图像超分辨率算法研究与应用_百度学术 采用一种深度协作表达算法框架,构造深度的多线性模型 分段拟合高低分辨率图像块之间的非线性关系,本文算法简洁高效,提供了一种新的深度学习模型,实验表明本文算法相比传统基于表达的算法和基于卷积神经网络的人脸超分辨率算法具有更好的主客观重建质量. 通过留一策略更新每个层的低分辨率人脸图像训练集. 采用一种自适应加权协作表达的人脸超分辨率算法,该算法: 1)引入自适应矩阵和权重矩阵,自适应地调节优化函数中重建误差项和表达系数之间的比例关系和…

2019-05-19 从GitHub下载了代码(这里) 代码量虽然不多,但是第一次学,花了时间还是挺多的.根据代码有跑出结果(基本没有改),但是对于数据集的处理还是看的很懵逼,主要是作者的实现都是用类封装,然后调用函数实现,而且每一个代码块没有测试,所以很多代码不知道什么意思,所以,我把能够拆分的进行了拆分,用jupyter重新实现下 一.数据集的理解 在加载成 dataloader 之前应先做预处理 1.对于训练集不是利用RGB训练的,而是使用YCbCr的 Y 通道 2.将训练集图像利用tor…

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方…