如何计算未失真图像的分辨率？ - 腾讯云开发者社区

本文主要介绍DCGAN的适应渐进式增长创建高分辨率图像的思路深度卷积生成对抗网络是2020年最精致的神经网络体系结构。...对鉴别器的更改鉴别器必须通过添加新的卷积块和跳过连接来适应支持32x32的图像大小。然后输出图像使用平均池下行采样，以便它可以作为现有的16x16块的输入。...由于GAN倾向于仅捕获训练数据中发现的变异的一个子集，因此此方法可以在一定程度上解决这个问题。让我们看看这是如何做到的首先我们计算每个小批量中每个特征的标准差。...总结在StyleGANs上下文中，渐进式增长是所有这些块的一个系列，这些块逐渐增长成越来越高的分辨率输出，StyleGAN生成器本质上是这样的。...总而言之，渐进式增长将使图像分辨率翻倍，这样随着时间的推移，你的样式师更容易学习到更高分辨率的图像。本质上，这有助于更快更稳定的训练。

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信息增强的图像超分辨率重建

引言单图像超分辨率（SISR）的任务是旨在从其低分辨率版本重建出高质量的图像。基于CNN的网络在性能方面取得了显著的成功。然而，CNN的归纳偏置限制了SISR模型捕获长距离依赖性的能力。...信息瓶颈原理在信息瓶颈原理中，数据 XX 被视为原始输入，而信息 YY 是网络试图预测的输出。例如，在SISR任务中，XX 可以是低分辨率（LR）图像，而 YY 是高分辨率（HR）图像。...DRCT模型网络架构概览 DRCT模型由三个主要部分组成：浅层特征提取、深层特征提取和图像重建模块。这些部分共同工作，以实现从低分辨率（LR）图像到高分辨率（HR）图像的高质量重建。...同任务渐进训练策略（SPTS） SPTS是DRCT模型中提出的一种训练策略，通过逐步调整训练目标和损失函数，SPTS有助于模型参数收敛到更优的局部最小值，通过渐进式训练，模型能够更好地学习如何从低分辨率图像重建高分辨率图像...LL1=∥IHR−ISR∥1LL1=∥IHR−ISR∥1 其中 IHRIHR 是高分辨率图像，ISRISR 是模型重建的超分辨率图像。

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高分辨率图像复原的Transformer

for High-Resolution Image Restoration 论文摘要通过MHSA与FFN进行改进，本文提出一种高效Transformer，它可以捕获长距离像素相关性，同时可适用于大尺寸图像...所提方案Restormer (Restoration Transformer)在多个图像复原任务上取得了SOTA性能，包含图像去雨、图像去运动模糊、图像去散焦模糊以及图像降噪(包含合成与真实噪声)。...本文主要贡献包含以下几点：提出了一种编解码Transformer用于高分辨率图像上多尺度local-global表达学习，且无需进行局部窗口拆分；提出一种MDTA(Multi-Dconv head Transposed...Attention)模块，它有助于进行局部与非局部相关特征聚合，可以高效的进行高分辨率图像处理；提出一种GDFN(Gated-Dconv Feed-forward Network)模块，它可以执行可控特征变换

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基于CNN的图像超分辨率重建

图像尺寸变大且变清晰是图像处理的内在需求之一，然而现有的图像分辨率固定的情况下，从低分辨率到高分辨率的扩展常伴来了模糊、噪声的问题，即Single image super-resolution (SISR...因此深度学习架构下的图像超分辨率重建是近几年来研究的热点。　　...2016年VDSR文章（之前编译过）有了比较大的突破，经过复现，发现效果还不错，特记录下：　　1、论文基本原理　　　　超分辨率重建的基本原理，如下所示：即要找到高分辨率的图像x ...论文的基本网络架构如下所示：　　从图上可以看出，其输入不仅仅是低分辨率的原始图像，而且是一系列的多重降级的低分辨率图像系列，然后采用与VDSR类似的网络架构，不过需要在最后将得到的一系列高分辨率结果再合并为一张单张的图像...程序测试结果如下：可以看到SISR的效果还是不错的。

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超分辨率——基于SRGAN的图像超分辨率重建(Pytorch实现)

基于SRGAN的图像超分辨率重建本文偏新手项，因此只是作为定性学习使用，因此不涉及最后的定量评估环节 ---- 目录基于SRGAN的图像超分辨率重建 1 简要介绍 2 代码实现 2.1 开发环境 2.2...Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》 SRGAN使用了生成对抗的方式来进行图像的超分辨率重建...import torch from torch.utils.data import Dataset import numpy as np import os from PIL import Image #图像处理操作...tempImg = self.imgs[index] tempImg = Image.open(tempImg) sourceImg = self.transforms(tempImg) #对原始图像进行处理...2.4 构建生成模型（Generator）在文章中的生成模型即为SRResNet，下图为他的网络结构图该模型是可以单独用于进行超分辨率训练的，详情请看 → \rightarrow → 传送门

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如何通过图像消失点计算相机的位姿？

首先我们来学习一下在自动驾驶领域中常见的坐标系之间的关系，如图所示：自动驾驶中坐标系的一般定义如图所示默认摄像头的坐标系对应于车辆的“右”、“下”和“前”方向这里首先描述一下如何在世界坐标和相机坐标之间进行变换...那么最终的旋转矩阵则可以通过横滚、俯仰和偏航矩阵相乘表示为消失点计算俯仰角和偏航角我们知道，车辆行驶轨道或车道线基本上是平行的，但是，如果我们用相机拍摄轨道或道路的图像，我们会发现图像中的轨道线或车道并不平行...这些线在图像中相交的点称为消失点。使用这种消失点方法来计算相机位姿，实际上我们只能恢复相机的偏航和俯仰,从直觉上讲，消失点方法无法恢复横滚角和平移，因为消失点不受这两种方法的影响！...当然，r3只是旋转矩阵三列中的一列，但正如计算结果r3显示的，其包含足够的信息来确定旋转的偏航角和俯仰角，如果我们假设滚动角为零（当然是近似值），我们是可以计算整个旋转矩阵的。...我们对r3进行进一步的推导和分解根据横滚、俯仰和偏航矩阵表达相机的旋转矩阵此旋转矩阵的第三列为如果我们确定图像中的消失点（u，v），我们就知道p∞=（u，v，1）T，因此我们可以计算r3=（Rxz

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CNN图像处理常用损失函数对比评测

直到近些年来，随着深度学习的兴起，神经网络才在计算机视觉领域呈现指数级的增长。现在，神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。...其他损失函数表现如何？下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数，并比较其在典型图像处理任务上的表现。 L1、L2损失函数最容易想到的损失函数的定义，就是逐像素比较差异。...MS-SSIM（Multi-Scale SSIM，多尺度SSIM）则额外考虑了分辨率这一主观因素（例如，高分辨率的视网膜显示器上显而易见的失真，在低分辨率的手机上可能难以察觉）。...超分辨率仔细观察下图蝴蝶翅膀的黑带处，可以看到L2出现了光栅失真（grating artifacts）。 ? 同样，下图女孩的面部，也可以观察到L2的光栅失真。 ?...由于未考虑到主观感知，很多场景下，基于SSIM或MS-SSIM的损失函数能取得比L1、L2更好的效果。结合MS-SSIM和L1通常会有奇效。

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【OpenCV入门之十】如何计算图像直方图

小白导读学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。...上述直方图概念是基于图像像素值，其实对图像梯度、每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念真正意义，不过是基于图像像素灰度直方图是最常见的。...直方图最常见的几个属性： dims：要收集数据的参数数量。在我们的示例中，dims = 1，因为我们只计算每个像素的强度值（在灰度图像中）。 bin：它是每个暗淡的细分数量。...( const Mat* images,//输入图像指针 int images,// 图像数目 const int* channels,// 通道数，要计算的通道数的下标，可以传一个数组 {0, 1}...;//calcHist计算出来的Mat中元素的最大值可能上几千，所以最好归一化后再绘制直方图 //使用OpenCV函数cv::calcHist计算直方图： calcHist(&bgr_planes

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如何用OpenCV制作一个低成本的立体相机

左图是立体相机捕获到的左右图像；右图是用没有标定过的左右图像生成的视差图。我们观察到，使用未校准的立体相机生成的视差图非常嘈杂且不准确。为什么会这样？...4.最后，使用initUndistortRectifyMap方法获得查找未失真和校正后的立体图像对所需的映射。 5.将此映射应用于原始图像以获得校正的未失真的立体图像对。...因此，我们分别计算摄像机参数，然后使用stereoCalibrate()方法仅用于获取立体相机对间的位置关系，本质矩阵和基础矩阵。但是该算法如何知道要跳过单相机的标定？...立体校正运用旋转使两个相机图像面都在同一平面上，同时stereoRectify方法还能返回新坐标空间中的投影矩阵。 ? 4）计算所需的映射由于我们假设相机是固定的，无需再次计算变换。...因此，我们计算的通过映射将立体图像对转换为未失真的校正的立体图像对，并将其保存以备将进一步使用。好了，这样我们就制作好了立体相机，下期再会~ 参考文献 [1] C. Loop and Z.

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超分辨率重建 matlab,基于Matlab的多图像超分辨率重建算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...【实例简介】多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起，得到非均匀采样的较高分辨率数据，复原需要亚像素精度的运动矢量场，然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果...，因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。...由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移，因此必须对其进行配准，在此基础上进行运动模型估计。...然后通过频率域或空间域的重建处理，生成均匀采样的超分辨率数据【实例截图】【核心代码】 superresolution_v_2.0 └── superresolution_v_2.0 ├── __MACOSX

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镜头性能曲线

了解和计算镜头性能可能是一项困难的任务。许多变化因素会影响镜头的性能，包括物理定律、设计标准和原理以及制造公差和误差。...调制传递函数 (MTF) 调制传递函数(MTF)曲线是信息密集型指标，它反映镜头在空间频率（分辨率）变化时如何再现对比度。...图1显示了常见的MTF曲线类型，介绍了光学传递函数（对比度）和频率（分辨率）模块。分辨率涵盖关于如何确定频率的内容。该曲线概括了镜头在特定工作距离、f/#、传感器尺寸和波长范围下的性能。 ?...对MTF曲线的解释在很大程度上取决于应用。景深 (DOF) 景深(DOF)图显示了当特定大小的细节（分辨率，作为频率给定）靠近或远离镜头，但没有重新调整焦距时，MTF如何变化。...请在失真中了解有关失真的更多信息。图4中的绘图显示了放大倍率变动百分比（x轴）从图像中心移动到图像边角（y轴）期间的失真情况。绝对失真百分比越大，理想图像映射和失真图像映射之间的差异就越大。 ?

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Stable Diffusion：高分辨率图像合成的未来

Stable Diffusion 是一个由 Stability AI 开发的高分辨率图像合成项目，它使用潜在扩散模型。...此外，Stable Diffusion 项目还提供了多种分辨率的模型，包括 768x768 和 512x512 等。...这些模型都基于相同数量的参数和架构，并在更少限制性的 LAION-5B 数据集上进行了微调。在 GitHub 上，有许多开源的图像生成项目。...例如，pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是一个用于图像到图像转换的项目，它使用生成对抗网络（GAN）进行图像处理。...总之，Stable Diffusion 项目为高分辨率图像合成提供了一个强大而灵活的工具。它不断更新的模型和丰富的功能使其成为图像生成领域的一项重要贡献。

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GEE 高阶——geeSharp模块平移锐化(Pan-sharpening)（SFIM、克-施密特、PCA等不同滤波方法）

图像质量评估图像质量指标测量参考图像与经过修改的图像（如平移锐化图像）之间的失真。...// 选择度量标准 var metric = "RMSE"; // 将未锐化的图像重新投影到锐化后的分辨率上 var reproj = unsharpened.resample("bicubic").reproject...，因此在比较未锐化图像和平移锐化图像时，一定要先将未锐化图像重采样并重新投影到高分辨率，以确保比较的准确性！...然后使用全色波段的低通滤波副本，将融合产生的光谱失真降至最低。...简单平均值 geeSharp.sharpen(input, pan, "simpleMean") 简单平均值锐化将每个波段计算为未锐化波段和平移波段的平均值，从而生成高分辨率的多波段图像。

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KonX：跨分辨率的无参考图像质量评价

论文题目：KonX: Cross-Resolution Image Quality Assessment 内容整理：贾荣立目录引言 KonX 数据集模型架构实验结果总结引言尺度不变性是许多计算机视觉子领域中的问题...因此，为了准确预测感知图像质量，多分辨率IQA方法必须同时考虑由模型不足引起的分辨率依赖误差，以及ground-truth的感知分数的变化。...KonX 数据集针对上述问题，提出了新型跨分辨率IQA数据集 KonX 。KonX 对三种不同分辨率的图像进行了主观标注，作为IQA模型的基准，强调了注释的可靠性。...实验结果在KonIQ-10k上进行训练，并对各自的数据集进行测试在不同分辨率下进行训练和测试时，在KonX子集上的相关性总结本文介绍了跨分辨率下的 NRIQA 问题，在预测不同尺寸的真实失真图像的质量方面取得了重大进展...本文首先引入了一个专门为跨分辨率 IQA 而设计的基准数据集 KonX，它包括来自两个数据集的 420 张图像，并通过主观研究在三种表示分辨率下进行了可靠的注释。

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CEV模型与质量甜点算法设计

分享中钱老师介绍了实时视频通信质量评价相关探索实践以及如何根据质量模型设计质量甜点。...但我们并不能将现有的简单方法直接用于评价实时视频通信质量，首先是因为传统方法中比较常用的 PSNR、SSIM需要参考图像用以比较并且每一帧都要计算，这对实时视频通信来说计算量较大；其次，传统方法仅考虑空间维度的质量而未考虑时间维度的质量...在编码失真方面我们的研究主要围绕量化失真、频域变换失真（DCT）、下采样失真、良性超分辨率失真与良性滤波失真展开；在传输失真方面则主要围绕降低帧率（抽帧）、卡帧丢帧与延迟展开。...首先就是非端对端的，CEV现在仅能作为我们内部的测试方案而未实现端对端，这就导致我们无法用此方法评估对比微信、FaceTime等第三方应用场景的实时视频质量。...最终我们得到了由分辨率与帧率两项变量组成的关系式，根据此公式可算出给定码率下分辨率与帧率之间的关系，将其图像画出我们可以看到最顶端代表最佳值。

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基于深度学习的图像超分辨率方法总结

在训练阶段，为避免重叠图像块后处理所造成的计算量增大的问题， Dong等将高分辨率样本随机裁剪为若干个子图像，再经过高斯核滤波、下采样和上采样子图像，得到低分辨率样本。...在超分辨率复原任务中，图像先验信息作为重要的组成部分,如何整合图像先验信息成为关键。...首先，采用双三次插值的方法初始化低分辨率图像到合适的分辨率;然后，由快速反卷积估计恢复到高分辨率图像。其中，为了反卷积更好地表达和加快速度，需要在反卷积前加入梯度先验计算。...在梯度先验计算过程中，直接计算水平和垂直方向的梯度值计算量较大，故先进行快速傅里叶变换，在傅里叶变换域进行卷积更加有效;最后，经傅里叶逆变换得到重建图像，重建图像主观质量较好，且算法速度进一步提升。...基于深度边缘指导反馈残差网络的SR方法 SRCNN通过端到端学习得到LR与HR的映射关系，但它未充分开发图像先验信息，且存在细节信息丢失的现象。

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遥感图像去雾文章解读

然后，重新定义传输，以防止颜色失真的恢复图像。该算法的主要优点是速度快，同时也能取得较好的效果。...2、Haze Detection and Removal in Remotely Sensed Multispectral Imagery提出了一种中高分辨率卫星光学多光谱图像中非均匀雾霾检测和去除的经验和自动方法...进一步发展了暗物减法来计算雾霾厚度图，允许对校准和未校准的卫星多光谱数据进行光谱一致的雾霾去除。具有统一和高度反射地表覆盖的罕见场景导致了该方法的局限性。...最后，利用本文提出的估计算法成功地去除了遥感图像中的雾霾。...它还保存了无雾图像的辐射测量信息。此外，还对能见度恢复相位进行了改进，以减少去雾图像的色彩失真。

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【计算摄影】计算机如何学会自动地进行图像美学增强？

大家好，这是专栏《计算摄影》的第四篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。...今天我们讨论的问题是如何学会做图像增强。...图像对比度增强，即增强图像中的有用信息，抑制无用信息，从而改善图像的视觉效果。图像色调增强，即改善图像的色调效果，创造色彩更加丰富以及突出主题的效果。...基于参数学习的模型主要问题是计算效率太低，模型训练过程复杂。 [1] Bychkovsky V, Paris S, Chan E, et al....了解详细请阅读以下文章：【杂谈】如何让2020年秋招CV项目能力更加硬核，可深入学习有三秋季划4大领域32个方向转载文章请后台联系侵权必究

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OpenCV计算图像的梯度特征

计算图像的梯度是在进行图像处理时经常用到的方法，但是这玩意自己手写未免效率低而且容易出错。OpenCV里集成了相应的函数，只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。...计算像素梯度的绝对值这个用到了cv2.magnitude方法，具体用法如下： sobelx=cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)#1,0表示只在x方向求一阶导数 sobely...Sobel算子分别求x和y方向的梯度，卷积核的大小我设置的是３。...计算像素梯度的方向这个用到了cv2.parse方法，具体用法如下: phase= cv2.phase(cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3),cv2.Sobel(im...得到的结果通常会用直方图来表示， hist(phase.ravel(),256,[0,256]) 输出的图像就是梯度按照角度的分布。

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caffe中计算图像的均值

compute_image_mean.cpp文件，生成compute_image_mean.exe文件，具体生成方式类似于 http://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50611459中的生成...ComputImageMean.bat，内容为 ComputeImageMean.exe traindb mean.binaryproto pause 运行后，会生成一个mean.binaryproto文件，里面就是图像的均值

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GANs是如何创造出高分辨率的图像的

信息增强的图像超分辨率重建

高分辨率图像复原的Transformer

基于CNN的图像超分辨率重建

超分辨率——基于SRGAN的图像超分辨率重建(Pytorch实现)

如何通过图像消失点计算相机的位姿？

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