DRCNN超分辨重建2016年

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DRCNN超分辨重建2016年

论文疑点: Embedding层是怎么操作的? https://gshtime.github.io/2018/06/01/tensorflow-embedding-lookup-sparse/ 这篇文章解释的很好,就是把一个高维的特征,乘以一个矩阵,把维数降下来.尽量少的稀疏,方便表达.和PCA的作用是一样. DRCN与上面的VDSR都是来自首尔国立大学计算机视觉实验室的工作,两篇论文都发表在CVPR2016上,两种方法的结果非常接近.DRCN第一次将之前已有的递归神经网络(Recursive…

Computer Vision Applied to Super Resolution

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model…

【代码备份】pocs.m

超分辨率算法代码 POCS算法,凸集投影法. pocs.m,没有调用的代码,没看懂..只有这个函数..抱歉. function y = pocs(s,delta_est,factor) % POCS - reconstruct high resolution image using Projection On Convex Sets % y = pocs(s,delta_est,factor) % reconstruct an image with FACTOR times more pixel…

Huber-Markov先验模型相关

随机概率重建-MAP算法随机概率重建:利用贝叶斯理论作为框架,理想图像的先验知识作为约束条件进行图像重建.常用的随机概率超分辨率重建包括最大后验概率估计法(MAP)和极大似然估计法(ML). MAP算法最早由Schultz和Stevenson引入,针对运动估计过程的病态性,利用Huber-Markov先验模型将超分辨率问题转变为一个具有唯一解的条件最优问题. Hardie等提出一种同时与超分辨率图像和配准参数有关的MAP代价函数,该方法对误差具有较强的稳定性. Cheeseman基于高斯先验模…

CAD&CG GDC 2018大会论文录用名单

Section 1 增强现实与图形学: 报告时间:2018-8-25 14:00-15:30 报告地点:会议室1 P000009 基于增强现实的产品质量信息传递方法 P000104 重彩画的风格转移 P000139 基于GPU渲染的离散最优传输和网格保面积参数化方法 P000141 基于递归图方法的分叉血管表面重建 P000146 一种面向增强现实的移动视点下室外视频的阴影检测算法 P000175 基于手绘轮廓图的移动端图像检索 P000180 一种基于高阶能量方程的单幅室外图像阴影检测算法 S…

基于稀疏表示的图像超分辨率《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa…

Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution 论文解读

Introduction 超分是一个在 low level CV 领域中经典的病态问题,比如增强图像视觉质量.改善其他 high level 视觉任务的表现.Zhang Kai 老师这篇文章在我看到的超分文章里面是比较惊艳我的一篇,首先他指出基于学习(learning-based)的方法表现出高效,且比传统方法更有效的特点.可是比起基于模型(model-based)的方法可以通过统一的最大后验框架来解决不同的 scale factors.blur kernels 和 noise levels 的…