图像超分辨的几种方法

2024-03-21 02:10
文章标签 方法 图像 几种 分辨

本文主要是介绍图像超分辨的几种方法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

当前看了几种图像超分辨的方法,本篇博客主要介绍 最近邻插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法(bicubic interpolation)、SRCNN、TNRD、ESPCN 几种方法。
为了方便归纳,这里借鉴一下其他几个博主的相关总结。。

1.最近邻插值算法、双线性插值算法、双三次插值算法(bicubic interpolation) 请参阅博客 https://blog.csdn.net/nandina179/article/details/85330552

2.SRCNN 方法 请参阅博客 https://blog.csdn.net/Autism_/article/details/79401798

(SRCNN就是对利用双三次插值算法降采样并恢复的图像进行 Conv(9 * 9)+relu——conv(1 * 1)+relu——conv(5*5)的操作,该过程实际上并没有改变输入和输出图像的大小,个人理解就是在双三次插值的后面加了一个三层的网络)

3.TNRD 该方法是以扩散方程(P-M方程)为基础的一种应用于Gaussian image denoising, single image super resolution, JPEG deblocking 的方法。
下面说一下个人的理解。
对于P-M扩散方程:
在这里插入图片描述
主要用于对实现图像的平滑,其具体的来源可以参见博客 https://www.cnblogs.com/voidobject/p/3975545.html
而对于离散的P-M模型可以表示为:
在这里插入图片描述
在TNRD方法中,作者引入了 reaction term 来处理不同的图像处理问题:
在这里插入图片描述
在此基础上,得到了TNRD的扩散模型(diffusion model ):
在这里插入图片描述
该模型可以表示为前馈网络形式:
在这里插入图片描述
However, we can introduce a feedback step to explicitly illustrate the special architecture of our diffusion network that we subtract “something” from the input image. Therefore, our diffusion model can be represented in a more compact way in Figure 2, where one can see that the structure of our CN model is different from conventional feed-forward networks. Due to this feedback step, it can be categorized into recurrent networks .
在这里插入图片描述
在SISR中,We start with the following energy functional:
在这里插入图片描述
以上就是将TNRD应用到SISR中的介绍。也就是说,TNRD以双三次插值为基础,对于每一层网络的双三次插值得到的SR图像进行散度计算求出扩散量(这个词可能不准确),然后在该层网络的SR图像ut-1中减去该扩散量得到下一次网络的输入ut。特别地,u0直接由LR图像f得到。

4.ESPCN ——Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
可以参阅博客
https://blog.csdn.net/weinidakaishijian/article/details/75577010
以及 https://www.jianshu.com/p/c24c3394cfe3

(ESPCN是一个三层的网络,前两层是卷积层,最后一层是reshape,将第二个卷积层得到的 H * W * Cr2 的图像reshape为 rH * rW * C 的图像,因此最后一层并没有进行非线性变换。)

论文:https://arxiv.org/pdf/1609.05158.pdf
代码:https://github.com/leftthomas/ESPCN

问题: ESPCN中使用的激活函数是tanh,并且证明了其比ReLU函数效果要好,why?

这篇关于图像超分辨的几种方法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:https://blog.csdn.net/yuehuihui00/article/details/106698108
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