超分辨率(super-resolution)VS解模糊(deblur)

实际生活中对模糊图像的处理已经迫在眉睫，不管是相机抖动，雾霭，噪声，本身分辨率不够，等多种原因，都需要一种有效的方法将不清晰的模糊的图像变为清晰的图像。一种方法是提高图像的分辨率，另一种就是提高图像的质量（类似photoshop中图像的品质）。由此也产生2个不同的研究方向，一个是超分辨率方向，一个是解模糊方向。

1.超分辨率

SRCNN

香港中文大学，汤小欧老师组提出的。2014年的一篇ECCV，2015年的一篇TPAMI。该论文提出了一种从低分辨率到高分辨率的端到端（end-to-end）的解决方案。该方法有别于传统的超分辨率稀疏编码（sparse-coding-based SR）.通过调整网络结构和参数，该方法取得了效果和速度之间的最好折中。单独从肉眼很难区别出原始图像和超分辨率图像的好坏，通过局部放大和峰值信噪比（PSNR），可以看出SRCNN方法优于Bicubic（双三次插值），SC（sparse-coding稀疏编码）方法。

官网还提供了相应的MATLAB代码，实际运行的效果如下:

waifu2x

waifu2x，日本某死宅受香港中文大学一群学生的算法论文启发开发的一个二次元图形降噪算法，并带有resize的功能。连算法的名字都这么感人，waifu=ワイフ……知道真相的我眼泪掉下来……心疼这只死宅。

waifu2x算法通过对若干个模型(样本)进行模拟运算和学习，对自身算法进行优化，然后再对输入的图片进行拉伸放大和降噪，进而获得较好的处理效果。所以也被叫做“人工智能算法”、“神经网络算法”。

某些情况下可以做到近乎无损的放大，甚至是附带增益效果(指人眼观感上)。

github提供了基于Torch的官方程序，当然也有热心童鞋的VS版本。简单的说，该方法除了可以将原图变清晰，还可以生成放大2倍后的清晰图，完全有别于imresize。

具体效果如下，左图为原始图像，中间为imresize后的2倍图像，右图为waifu2x 2倍放大后效果图，从视觉上还是可以看出waifu2x具有非常不错的效果。本人改好的程序的下载链接：http://download.csdn.net/detail/qq_14845119/9689581。

类似的还有谷歌的RAISR，其全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技术”。也是一种基于超分辨率的图像清晰技术。

2.解模糊

SmartDeblur

图像处理专家兼程序员Vladimir Yuzhikov编写了一款名为SmartDeblur的软件，该软件可以复原那些由于失焦、抖动以及人为刻意制造的模糊（高斯模糊）图像。并且作者在github上开源了起代码，当然后续就没有更新了，目前的代码可以说不是效果最好的代码，2013年作者将其做成软件出售，对于FBI啥的还是很有用的，有木有感觉像碟中谍那样的,一个模糊的字条用黑寡妇一处理就清晰的看到了里面的电话，一脸黑线的路过。

RobustMotionDeblur

该方法为香港中文，贾佳亚老师组的一系列成果。通过一种基于空间优先（spatial prior）和迭代支持检测（iterative support detection）的核检测方法来去除图像的模糊抖动。该方法对于抖动造成的模糊具有非常好的还原效果。很遗憾没有开源程序，官网给出了相应的EXE软件。

reference：

https://github.com/nagadomi/waifu2x

https://github.com/HomeOfVapourSynthEvolution/VapourSynth-waifu2x-opt

https://github.com/Y-Vladimir/SmartDeblur

超分辨率(super-resolution)VS解模糊(deblur)相关推荐

Google Pixel 超分辨率--Super Resolution Zoom
Google Pixel 超分辨率–Super Resolution Zoom Google 的Super Res Zoom技术,主要用于在zoom时增强画面细节以及提升在夜景下的效果. 文章的主要贡 ...
CV之SR：超分辨率(Super resolution)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
CV之SR:超分辨率(Super resolution)的简介.使用方法.案例应用之详细攻略目录超分辨率(Super resolution)的简介超分辨率(Super resolution)的使 ...
图像超分辨率Super Resolution基本介绍与常用方法：插值、稀疏编码、卷积网络、生成对抗网络
活动地址:CSDN21天学习挑战赛 0.难点从低分辨率图像生成高分辨率图像,理论上有无数种解相关的数据集少,一般都是从高清图像去制作模糊图像,然后作为数据集,但不同领域的模糊原因不同,模糊 ...
ffmpeg 分辨率压缩_用GPU加速FFmpeg中的超分辨率功能
1. 简要回顾首先简单复述一下FFmpeg中对深度学习的支持情况,如上图所示,FFmpeg在libavfilter中支持基于深度学习的filter,目前已经支持sr, derain和dnn_proc ...
图像几何变换时为何要用到插值算法?_图像超分辨率技术-简介
这篇是我之前的课程报告,格式传上来乱了,有时间我会调整,我先把pdf版本放在最前面,建议直接看pdf. 一. 定义与分类超分辨率复原技术的基本思想是釆用信号处理的方法,在改善图像质量的同时,重建成像 ...
深度学习在超分辨率重建上的应用SRCNN,FSRCNN,VDSR,DRCN,SRGAN
超分辨率技术(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, 目前应用较多的应用场景是图像及视频分辨率提高,比如可以提高以往影视作品或图像的分辨率,提高视觉感官 ...
深度学习（6）：图像超分辨率（Image Super Resolution）重建
目标:使用深度学习技术对图像进行超分辨率重建,涉及到的技术包括卷积神经网络,生成对抗网络,残差网络等. 技术:本实验使用到"Jupyter Notebook"等开发组件,涉及到了& ...
【Super Resolution】超分辨率——SRCNN
SRCNN 01 闲聊--图像的超分辨率 02 SRCNN--超分和DL的结合 02-1 双三次插值 02-2 SRCNN的网络结构 02-3 Training 训练阶段 03 EXPERIMENTS ...
基于Python的图像超分辨率（Image Super Resolution）
资源下载地址:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85596189 一.业务背景本实验将使用时深度学习技术对图像进行超分辨率重建,设计到的技术 ...

超分辨率(super-resolution)VS解模糊(deblur)

超分辨率(super-resolution)VS解模糊(deblur)相关推荐

最新文章

热门文章