最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值.也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值. 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确.但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹. http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续

编辑:Happy 首发:AIWalker Paper:https://arxiv.org/abs/2103.13634 Code:https://github.com/hellloxiaotian/ACNet 本文是哈工大左旺孟老师团队在图像超分方面的最新工作,已被IEEE TSMC收录.本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能.由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈. Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由

在移动端阅读资讯时,人们对高分辨率.高质量的图像要求越来越高.但受限于网络流量.存储.图片源等诸多因素,用户无法便捷获得高质量图片.移动端显示设备的高分辨率图片获得问题亟待解决.不久前,HMS Core新闻Demo App针对新闻垂域的阅读体验做了一系列更新优化,其中就包括图像超分. 图像超分辨率(Super Resolution)指的是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程,是计算机视觉图像增强领域重要的研究方向.HMS Core新闻Demo App为解决用户观看新闻资料

图像超分辨率(Image Super Resolution)是指从低分辨率图像或图像序列得到高分辨率图像.图像超分辨率是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题,广泛应用于医学图像分析.生物识别.视频监控和安全等领域.随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上,相比传统图像超分方法,取得了更优的性能和效果. 文章目录 1 OpenCV dnn_superres模块介绍 2 OpenCV dnn_superres模块使用 2.1 图像超分放大单输出 2.1.1 接口介绍 2.

前言 大家有没有遇到过这种情况,在浏览微博或者公众号时看到一段有趣的文字,于是截图发到朋友圈想和好友分享.但是在发布图片时,软件会对图片强制进行压缩,导致图片分辨率下降,文字变得模糊难以阅读.那么有没有什么办法可以解决这种情况呢?当然有啦.华为HMS ML Kit提供了文字超分技术,可以突破图像中文本分辨率的物理限制,对包含文字内容的图像进行9倍放大(长宽各放大3倍),同时显著增强图像中文字的清晰度和可辨识度,轻松解决图片中文字分辨率低的问题. 应用场景 文字超分技术在生活中有很多的应用场景,比

作为多媒体应用的开发者,你是否想为媒体播放器快速开发创新AI功能?例如: 在播放低画质视频过程中对其进行逐帧超分 让满屏飘飞的弹幕自动绕过画面的主体人物 HMS Core 6.0.0开放的多媒体管线服务(AV Pipeline Kit),帮助媒体应用开发者降低创新功能的开发难度.通过定义插件的标准接口和数据流在插件之间的流转方式,开发者只需要按照标准接口完成插件开发,就可以迅速构建出新型的媒体场景. 多媒体管线服务(AV Pipeline Kit)定义了一套插件标准接口,且已经内置了对插件的数据

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

最近发现一个特别强的视频超分算法----BasicVSR,在真实世界数据集中,实现了前所未有的视觉重建效果,最近它还拿下了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异成绩,登上了CVPR 2022. 视频超分,假设低分辨率视频是从高分辨率的视频经过一系列的退化操作而得到,超分算法就是将该退化操作进行求逆,从而可以将低分辨率视频恢复成高分辨率视频. 对算法细节感兴趣的同学可以先研究一下论文『Investigating Tradeoffs in Real-World Video Super-Resol

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

1.Employee类的equals 由于题目要求//首先调用父类的equals方法,如果返回true.再比较company与salary.//比较salary属性时,使用DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.#");保留1位小数 public boolean equals(Object obj) {   if(super.equals(obj)==true) {            Employee other = (Employee)ob

文章目录 1. Tomato leaf segmentation algorithms for mobile phone applications using deep learning 2. Internet of Things (IoT) and Machine Learning based Leaching Requirements Estimation for Saline Soils (IF=9.968, 2020) 2.1 提出的方案 2.2 材料与方法 2.3 分析和讨论 2.4

目录: 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 相关链接 论文:https://arxiv.org/abs/1803.02077 代码:https://github.com/roimehrez/contextualLoss 方法亮点 文章主要提出了一个新的损失函数Contextual Loss,这个loss一开始是针对Non-Align Data提出的损失函数.主要通过计算图像特征的相似度来衡量两张图片的相似性. 最令人惊艳的是,使用该损失函数,一个简单的CNN网络就能够达

CVPR2019超分领域出现多篇更接近于真实世界原理的低分辨率和高分辨率图像对应的新思路.具体来说,以前论文训练数据主要使用的是人为的bicubic下采样得到的,网络倾向于学习bicubic下采样的逆过程,这与现实世界原理不太相符.为了得到重建结果,要么采用psnr-oriented方式获得更高的psnr,要么采用perceptual-oriented获得更好的主观效果,但这与现实世界的图像系统并不吻合,有可能会造成deterioration. 下面便对CVPR2019中的超分论文做一些介绍和剖

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造

腾讯QQ空间超分辨率技术TSR:为用户节省3/4流量,处理效果和速度超谷歌RAISR 雷锋网AI科技评论: 随着移动端屏幕分辨率越来越高,甚至像iPhone更有所谓的“视网膜屏”,人们对高清图片的诉求也随之越来越大.在QQ .QQ空间.微博.微信等社交平台,人们常乐于发送和浏览数兆的高清图片,以获得更佳的视觉体验.但这也给用户造成了一定的困扰——要看高清大图也就意味着要占用大量带宽,一来是数据成本增加,二来加载速度会变慢,导致用户体验不佳.在时间就是金钱的时代,怎么能把这么宝贵的时间用在等待lo

ES中没有类的概念,这也使其对象和其他语言中的对象有所不同,ES中定义对象为:“无序属性的集合,其属性包含基本值.对象或者函数”.现在常用的创建单个对象的方法为对象字面量形式.在常见多个对象时,使用工程模式的一种变体. 1.理解对象 1)对象的属性分两种:数据属性和访问器属性,每个类型的属性都具有相应的特性. 数据属性:包含一个数据值的访问位置,在这个位置可以读取和写入数据.其包含四种特性:[[Configurable]].[[Enumerable]].[[Writable]].[[Value]

本篇文章是对oracle错误代码进行了详细的总结与分析,需要的朋友参考下 ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注

JDK8中Stream使用解析 现在谈及JDK8的新特新,已经说不上新了.本篇介绍的就是Stream和Lambda,说的Stream可不是JDK中的IO流,这里的Stream指的是处理集合的抽象概念『像流一样处理集合数据』. 了解Stream前先认识一下Lambda. 函数式接口和Lambda 先看一组简单的对比 传统方式使用一个匿名内部类的写法 new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // ... } }).start

用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节.然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊.本文提出了一种基于注意的方法来区分纹理区域和平滑区域.高频细节定位后,进行高频补偿.这种方法可以与先前提出的SISR网络相结合.通过提供高频增强,可以获得更好的性能和视觉效果.本文还提出了自己的由DenseRes块组成的SI

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. 文章的主要贡献有: ·       使用多帧图像超分辨算法代替去马赛克算法 ·       引入自适应核插值和融合算法.其自适应于图像的局部结构,对稀疏采样的数据进行拟合. ·       提出了运动鲁棒模型,对局部运动.遮挡.配准失败区域有较好的的鲁棒性 ·       分析了手部震颤规律,并说明了其做为亚