退化函数建模  通过点扩散函数PSF进行图像复原的实验，添加适当的噪声。  fspecial函数中，’motion’指的是运动模糊算子。

总结自网上、matlab帮助文档等，都是图像复原中经常用到的基础函数或操作。可以模拟图像降质过程和用一些经典方法盲解卷积复原的过程。

DiscreteCosineTransformNetworkforGuidedDepthMapSuper-ResolutionCVPR2022论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2104.06977论文代码地址：https://github.com/Zhaozixiang1228/GDSR-DCTNet引导深度超分辨率

9月26日，RTE2020Innovationchallenge超分辨率图像质量挑战赛，在线上结束的决赛比拼。这个赛道主要考察图像超分辨率算法模型的同时兼顾性能图像的质量的能力。

GAN的应用十分广泛，它的应用包括图像合成、图像编辑、风格迁移、图像超分辨率以及图像转换，数据增强等。1.1背景具有开创性工作的生成对抗网

图像复原，简单讲，就是恢复图像原本的面貌，但因为各类缘由如图像采集过程当中出现的偏差致使获得的数字图像不清晰，不是咱们人眼看到的实物场景那样，所以须要采起技术手段去除图像的不清晰。

基于隐扩散模型的高分辨率图像合成本文提出的隐扩散模型(LDM)在图像修补和类条件图像合成方面具有一定优势，并且在各种任务(包括文本到图像合成、无条件图像生成和超分辨率)上具有高度竞争性的性能，此外与基于像素的扩散模型相比显着降低了计算需求

SplitSR:AnEnd-to-EndApproachtoSuper-ResolutiononMobileDevicesSplitSR:在移动设备上实现超分辨率的端到端方法代码：https://github.com

完成一轮音标的学习，口语也打卡了，这种模式很奶思，然后开始ANN，接着去上课，图像复原与图像彩色技术，讲的不错呢。

使用超分辨率，画质提升了，白给图也能救了，能拍一亿像素了，吗？

SingleImageSuper-ResolutionThroughAutomatedTextureSynthesis(EnhanceNet)基本信息作者：MehdiS.M.SajjadiBernhardSch¨olkopfMichaelHirsch期刊：ICCV引用：*摘要：单一图像超分辨率是指从单一低分辨率输入推断出高分辨率图像的任务

最近开展图像超分辨率（ImageSuperResolution）方面的研究，做了一些列的调研，并结合本人的理解总结成本博文~（本博文仅用于本人的学习笔记，不做商业用途）本博文涉及的paper已经打包，供各位看客下载哈

会议：2019InternationalConferenceonDocumentAnalysisandRecognition(ICDAR)Abstract为了提高OCR的准确率，本文提出了一种基于GAN的方法。使用了perceptualloss，包括anadversarialloss,acontentlossandanL1loss.INTRODUCTION随着深度学习的发展，许多用于提高识别精度的

Google超分辨率技术RAISR全称是“RapidandAccurateImageSuper-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技术”。

最近在研究文字图像的超分辨率，下载了几篇论文，准备略读一下，每篇文章写个笔记做记录。

概念先知：单幅图像超分辨率：就是恢复高频信息单幅图像超分辨重建是指只有一幅低分辨率观测图像的情况下，结合图像的一些先验知识，恢复出图像获取时丢失的高频信息，重建出一幅高分辨率的图像图像超分辨率研究可分为

图像超分辨率等图像处理任务中的评价指标PSNR(峰值信噪比)文章目录一.PSNR(峰值信噪比)1.1.定义1.2.作用1.3.例子1.4.PSNR评价标准二.参考文献一.PSNR(峰值信噪比)1.1.定义峰值信噪比

文章目录卷积神经网络的应用领域卷积的作用卷积特征值的计算方法得到特征图表示步长与卷积核大小对结果的影响边缘填充方法卷积神经网络的应用领域检测任务分类与检索超分辨率重构医学任务无人驾驶NVIDIATegraX1

文章目录前置知识图像超分辨率《High-resolutionimagereconstructionwithlatentdiffusionmodelsfromhumanbrainactivity》【CVPR

实现了良好的图像复原功能！先来看一下美女复原.jpg具体的：在图像恢复任务中，需要在恢复图像的过程中保持空间细节和高级上下文信息之间的复杂平衡。

报错：KeyError:"Noobjectnamed'BSRN'foundin'arch'registry!"或者：AnobjectnamedBSRNwasalreadyregistered'arch'registry!")解决办法：环境问题，重新安装需求文件，然后编译一次pipinstall-rrequirements.txtpipinstall-v-e.

1.引言深度神经网络可以显著提高超分辨率的质量，但现有方法难以充分利用低分辨率尺度特征和通道信息，从而阻碍了卷积神经网络的表达能力。

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简介主页：https://github.com/Algolzw/image-restoration-sde扩散模型终于在去噪、超分辨率等应用了。

目录背景代码结果其他注意：超分主流有两种BI、BD。1.实际上公认的是使用MATLAB进行插值。2.Bicubic（双三次插值）方式。（BI方式）3.高斯模糊+双三次插值是另一种常用方式（BD方式）。4.目前有使用Python实现的上述BI、BD，但或多或少还是有差异。这里python实现必定和matlab实现之间有差别，使用时注意。（希望你务必看一下这一篇文章：图像/视频超分之降质过程）（我写一

前言今天要介绍的是Github上一个基于深度学习的超分辨率工具--SRZoo，并且它还提供了多个预训练模型。

ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworks使用非常深的残差通道注意力网络的图像超分辨率In:ECCV.(2018

文章目录Abstract1、Introduction2、RelatedWork2.1单图像超分辨率2.2基于参考的图像超分辨率3、Approach3.1纹理转换器3.2跨尺度特征集成3.3损失函数3.4

ASurveyforDeepLearning-basedSingle-ImageSuper-Resolution论文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2109.14335摘要单幅图像超分辨率

摘要：已知单图像超分辨率是一个不适定的问题，已经研究了数十年。随着深度卷积神经网络的发展，基于CNN的单图像超分辨率方法大大提高了生成的高分辨率图像的质量。

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术CV君汇总了过去一周计算机视觉领域新出的开源代码，涉及到图像增广、医学图像分割、图像恢复、目标检测、语义分割、超分辨率、显著目标检测、轻量级网络结构设计、网络规范化

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术大家好，又到了周末盘点一周CV开源代码的时间！很高兴这一模块已经被大家所认可。过去的一周：MobileNetV3的开源犹如一阵旋风，突然出现了几十个项目。C3F的开源使得人群计数领域终于有了自己的框架。（开发者就在我们52CV行人群里哦）百度开源YOLOv3，再一次为PaddlePaddle刷了存在感。还有语义分割、目标跟踪、表情识别、姿态估计、超分辨

CV君汇总了最近过去的一周新出的开源代码，包括方向有目标检测、深度估计、行人重识别、实例分割、姿态估计、超分辨率、行人检测、神经架构搜索等，还有一些新出的机器学习范式如长尾识别问题。希望对大家有启发

内容概述：超分辨率技术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，随着深度学习技术的发展，超分辨率技术在电影、医疗影像、游戏等领域的应用，也愈发广泛。

我们来扒一扒这个“黑科技”，其实它是通过超分辨率算法，将低分辨率、不清晰的人脸超分成高清晰度的画面，再用人脸识别技术匹

目录课程主要内容1.图像超分辨率SuperResolution图像超分的解决思路：1.1经典方法：稀疏编码深度学习时代的超分辨率算法1.2基于卷积网络SRCNN和FSRCNN1.2.1SRCNN性能评价

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：新智元来源：arXiv|编辑：Priscilla【导读】东南大学研究团队最新提出的4K实时处理超分辨率系统（EGVSR)不仅能够修复高糊画质

图像超分功能主要对图像进行超分辨率重建，将低分辨率图像处理为高分辨率图像。链接：https://pan.baidu.com/s/1epX3FKdTGNyTe0c8LoIPCQ?

概要该文开发了一种增强的深度超分辨率网络(EDSR)，其性能超过了目前最先进的SR方法。其的模型的显著性能改进是通过去除传统残差网络中不必要的模块（BatchNormalization）进行优化。

这篇论文由字节跳动和中国科学院先进院技术研究院共同完成图像超分辨率的目的是从相应的低分辨率（low-resolution，LR）输入构建高分辨率（high-resolution，HR）图像。

中英文场景文本图像超分辨率的基准摘要：场景文本图像超分（STISR，SceneTextImageSuper-resolution）就是将低分辨率图像恢复为具有令人愉快的视觉和可读的文本内容。

深度学习在图像超分辨率重建中的应用http://cvmart.net/community/article/detail/11使用CNN生成图像先验，实现更广泛场景的盲图像去模糊http://cvmart.net

参考文献一.超分辨相关从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程罗列了超分辨在深度学习的基本发展，各种常见的算法。2.如何通过多帧影像进行超分辨率重构？

ON1ResizeAI中文版是全新一代且专业易用的电脑图片无损放大软件，搭载有最先进的神经网络和领先的AI人工智能技术以及全新的超分辨率技术，大家无需在去鸡肋且不实用更不靠谱的图片无损放大网站就可以直接通过该照片无损放大处理软件在本地计算机上进行最高质量的照片无损放大操作

简介av1超分辨率功能允许以较低的分辨率对帧进行编码，然后在编码后循环恢复过程中对其进行超分辨率（其实就是采样上来）解析目前的使用方法在命令行中，主要使用superres-mode命令开启0-不开启，1

HAT是CVPR2023上的自然图像超分辨率重建论文《activatingMorePixelsinImageSuper-ResolutionTransformer》所提出的模型。

整体目标与设计思想整体目标这个Python脚本主要用于评估图像质量，它比较了一组高清（HD）图像和对应的生成图像，并计算了四种不同的图像质量指标：PSNR、SSIM、LPIPS和NIQE。设计思想模块化:代码通过函数进行模块化，每个函数负责一个特定任务，如计算PSNR或SSIM。并行化:使用多进程来加速图像处理，特别是在处理大量图像时。可扩展性:可以容易地添加更多的图像质量指标。结果记录:为每个高

ImageSuper-ResolutionviaIterativeRefinement摘要：本文提出来一种通过重复精细化操作来实现图像超分辨率的SR3模型。

YanjingLi,XiaoyanLuo,JianzhuangLiu,XiantongZhen,BaochangZhang论文链接：http://arxiv.org/abs/2303.16491v11）方向：图像超分辨率

AdelAmmar,AnisKoubaa,AnasM.Ali作者单位：PrinceSultanUniversity论文链接：http://arxiv.org/abs/2309.12506v1内容简介：1）方向：图像超分辨率技术