光场相机可以记录当前场景不同视角的图像，每个视角图像的上下文信息（空间信息）与不同视角之间的互补信息（角度信息）都有助于提升图像超分辨的性能。
锐化功能应用平移锐化算法，将一幅图像（如大地遥感卫星多波段图像）的光谱细节与另一幅图像（如大地遥感卫星全色波段）的空间细节相结合。全色锐化算法在结合空间和光谱细节的具体方式上各不相同，因此精度也各不相同。如果精度至关重要，用户应查阅已发表的文献，以选择最适合其应用的算法。
还记得那个引来巨大争议，最后把LeCun逼退推特的低分辨率图像还原算法PULSE吗？
光场（LF）相机不仅会记录光线的强度，也会记录光线的方向，并且会从多个视点捕获场景。而每个视点内的信息（即空间信息）以及不同视点之间的信息（即角度信息）都有利于图像超分辨率（SR）。
图像超分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在军事，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水平(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。[1]
今天给大家带来一篇发表在nature biotechnology上研究空间转录组的文章。最近的空间基因表达技术能够在保留空间背景的同时全面测量转录组谱。然而，现有的分析方法并没有解决技术的分辨率或有效地利用空间信息。在这里，作者介绍了贝叶斯空间，一种完全贝叶斯统计方法，它利用来自空间邻域的信息来提高空间转录组数据的分辨率和聚类分析。作者将BayesSpace与目前的空间和非空间聚类方法进行了基准测试，并表明它改进了对来自大脑、黑色素瘤、浸润性导管癌和卵巢腺癌样本中不同的组织内转录谱的识别。利用免疫组化和由scRNA-seq数据构建的硅质数据集，作者发现贝叶斯空间解决了在原始分辨率下无法检测到的组织结构，并识别了组织学分析无法获得的转录异质性。
论文地址：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58601-0_10
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
这是专栏《图像分割模型》的第8篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。
带有雾霾的图像具有低对比度和模糊的特性，这会严重影响下游图像处理模型的表现，例如行人检测、图像分割等。对此，大量的单幅图像去雾方法被开发出来，它们的目的在于把输入的带有雾霾的图像转换成一张清晰图像。然而，伴随着移动设备和边缘设备对分辨率为4k图像处理方法的需求的不断增长，现存的图像去雾的方法很少能高效地处理一张带雾的超高清图像[1]。
看到Imagen这个字眼，那不是前阵子很火的文本图像生成圈的一个模型吗？这不，谷歌在10月份基于这个模型的基础上，发布了能够生成短视频的Imagen Video模型。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
最近有件大事，11 月 15 日，全球瞩目的经典电影《海上钢琴师》4K 修复版即将登陆全国院线。岁月侵蚀的影片经典场景，在老胶片的保存下只剩模糊的影像。而此次经 4K 技术修复的版本，据说采用了先进的图像超分辨率技术，分辨率和效果大幅度提升，磨损的视频图像恢复到当时拍电影时的真实效果，细节展现得淋漓尽致，光影清晰、细腻、赏心悦目。
杜克大学近期的一项研究可以将高糊人脸照片转换成清晰的面部图像，而且你完全看不出来图像中的人并非真人，而是计算机生成的人脸。
超分辨率（SR）方法指的是从低分辨率输入生成高分辨率图像或视频的过程。这些技术几十年来一直是研究的重要课题，早期的 SR 方法依赖于空间插值技术。虽然这些方法简单且有效，但上转换图像的质量受到其无法生成高频细节的能力的限制。随着时间的推移，引入了更复杂的方法，包括统计、基于预测、基于块或基于边缘的方法。然而，最显著的进步是由新兴的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNNs）带来的。尽管卷积神经网络（CNNs）自 20 世纪 80 年代以来就存在，但直到 20 世纪 90 年代中期，由于缺乏适合训练和运行大型网络的硬件，它们才开始在研究社区中获得广泛关注。
在地球观测领域，遥感技术已经成为我们获取地表信息的重要手段。而遥感分辨率，作为衡量遥感图像质量的关键指标，直接影响着我们对地球表面特征的理解和分析。今天，让我们一起深入探讨光学遥感卫星分辨率的奥秘，了解它如何塑造我们对地球的认知。
知识蒸馏系列文章继续更新啦！在上一篇文章中，我们介绍了三类基础知识蒸馏算法，今天我们一起来学习知识蒸馏的迁移学习应用。
对多任务运动想象脑电图(EEG)信号进行有效分类是一种解码大脑运动意图的方法，有助于实现准确高效的多维脑机交互。然而，由于脑电信号空间分辨率低、被试脑电信号差异较大等固有局限性，传统解码方法的准确性和鲁棒性在实际应用中有待进一步提高。
与数字图像处理学习笔记（二）——图像的采样和量化一文中的图像采样相结合，采样对应空间分辨率。
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。Github 地址：
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，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SISR)。
本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章，知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进，发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search，论文基于弹性搜索（宏观+微观）在超分辨率问题上取得了非常好的结果。这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型，结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM，这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA（涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018）。
图像超分辨率（SR）是指从低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像的过程，是计算机视觉和图像处理中一种重要的图像处理技术。它在现实世界中有着广泛的应用，如医学成像、监控和安全等。除了改善图像的感知质量，它还有助于改善其它计算机视觉任务。总的来说，由于单个 LR 图像通常对应多个 HR 图像，因此这个问题比较具有挑战性。以往的文献中提到了多种经典的 SR 方法，包括基于预测的方法、基于边缘的方法、统计方法、基于 patch 的方法和稀疏表征方法等。
论文题目：Fast-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo with Learned Propagation and Gauss-Newton Refinement
转载整理自 快手音视频技术 量子位 | 公众号 QbitAI 现在，视频超分辨率算法又迎来新突破。 一篇最新登上CVPR 2022的论文，从一种新的视角，统一了视频超分辨率中的低分辨率和高分辨率的时序建模思路。 论文提出一种新的视频超分辨率框架，以较小的计算代价，充分利用了低分辩和高分辨率下的时序互补信息，以此带来更多细节和纹理的超分辨率结果。 研究在多个公开数据集上达到了SOTA效果，也为后续的视频超分辨率研究提供了新的灵感。 文章地址：https://arxiv.org/abs/2204.07114
数据介绍及数据其他操作详见此博客 ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作
Perceptual Extreme Super Resolution Network with Receptive Field Blockopenaccess.thecvf.com
本文介绍了基于深度学习的图像超分辨率技术，该技术可以生成更高清晰度的图像，并可以应用于各种领域，例如视频处理、医学成像和自然语言处理等。该技术使用深度学习算法来学习图像的底层表示，并利用这些表示来生成更高质量的图像。该技术还可以使用基于注意力的方法来选择最相关的图像区域，从而进一步提高图像质量。本文还介绍了一种基于深度学习的图像超分辨率技术，该技术可以在手机端使用，并可以节省用户75%的流量。
上一篇文章85. 三维重建20-立体匹配16，端到端立体匹配深度学习网络之视差计算我们讲了端到端深度学习网络中视差计算的方法，我们看到应用到端到端立体匹配时，视差计算也是有不少讲究的。我还提到，要想进一步提升视差图的准确度，应该通过网络的其他模块配合完成。那么今天我们就来讲一讲，如何来获得高分辨率的视差图，这个问题对我自己也非常重要，因为我最近也正在处理高帧率高分辨率视频立体匹配的问题。
与VP8相比，VP9进行了大量的设计改进以尽可能的获得更高的视频编码质量。Google软件工程师 姜健详细介绍了VP9可适性视频编码（SVC）中多种新功能的实现与相应API。本文来自姜健在Live
第五课：图片放大和辅助处理手段 *喜欢的话可以一键三连 🚩00:01前言 🚩01:22高清修复原理和操作 一、高清修复原理和操作 （一）三种主要的放大修复方案
光场相机可以通过记录光线的强度与方向信息将3维场景编码至4维光场图像。近年来，卷积神经网络被广泛应用于各项光场图像处理任务。然而，由于光场的空间信息与角度信息随空变的视差高度耦合，现有的卷积网络难以有效处理高维的光场数据。
今天给大家介绍一篇图像超分辨率邻域的综述，这篇综述总结了图像超分辨率领域的几方面：problem settings、数据集、performance metrics、SR方法、特定领域应用以结构组件形式，同时，总结超分方法的优点与限制。讨论了存在的问题和挑战，以及未来的趋势和发展方向。
最近云毕业正当时，各家科技公司顺势推出了自己的 AI 换脸技术，结果又被同学们玩坏了！
图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。
code: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html
作者：David Berthelot、Peyman Milanfar、Ian Goodfellow
大脑活动和连接分布在三维空间上并在时间上演变，这对于高时空分辨率的脑动态成像是非常重要的。脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）是无创测量方式，测量编码大脑功能的复杂神经活动及其相互作用。电生理源成像（ESI)从EEG和MEG中估计出潜在的脑电源，它提供了高时空分辨率的大尺度脑活动和脑连接成像。电生理源成像和功能磁共振成像的结合可以进一步提高时空分辨率和特异性，这是任何一种技术都无法达到的程度。来自明尼苏达和卡内基梅隆等大学的研究者在Annual Review of Biomedical Engineering发文，其回顾了近三十年来电生理源成像的方法学进展，其未来可发展为一种功能强大的神经成像技术，用于基础神经科学和临床神经科学研究。
随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先，针对遥感数据精准处理任务，从光学、SAR等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾，并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次，针对遥感目标要素分类识别任务，从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后，针对遥感数据关联挖掘任务，从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。
论文：Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer
今天跟大家介绍一篇新出的文章 Real-time Segmentation and Facial Skin Tones Grading ，来自东北大学、北航、微软亚洲研究院、美到家APP的学者提出一种能够实时运行的“头发-面部皮肤”分割算法，并在此基础上构建了一个准确的人脸肤色分类方法。
我们前面四次教程，已经完成单细胞数据的预处理了，包括质控，归一化，高可变基因筛选，降维。现在，我们就要开始单细胞测序的正式分析了，细胞类型注释等，在开始介绍细胞类型注释前，我们先来了解一下聚类。对于生物学家而言，聚类一词可能有点晦涩，因为这个词是机器学习领域里的概念。所以本章将详细讲解聚类的缘由以及意义。
怎么样才能不增加上行码率的情况下，让用户在接收端可以看到更高清的实时视频呢？
论文题目：Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文：https://arxiv.org/abs/2103.09136 代码（已开源）：https://github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 虽然深度学习的通用目标检测在过去几年中取得了巨大成功，但检测小目标的性能和效率却远不能令人满意。 01 概述 促进小目标检测的最常见和最有效的方
一个像素占多大内存 多少字节取决于需要存储一个像素的多少信息，以及是否采用了压缩技术。 如果是非黑即白的二值图像，不压缩的情况下一个像素只需要1个bit。 如果是256种状态的灰度图像，不压缩的情况下一个像素需要8bit（1字节，256种状态）。 如果用256种状态标识屏幕上某种颜色的灰度，而屏幕采用三基色红绿蓝（RGB），不压缩的情况下一个像素需要占用24bit（3字节），这个就是常说的24位真彩色。
编者按：每天都有数以百万计的图片在互联网上被分享、存储，用户借此探索世界，研究感兴趣的话题，或者与朋友家人分享假期照片。问题是，大量的图片要么被照相设备的像素所限制，要么在手机、平板或网络限制下被人为压缩，降低了画质。 如今高清显示屏正在家庭和移动设备上普及，因此，把低分辨率图片转化为高清版本，并可在多种设备上查看和分享，正在成为一项巨大的需求。日前，谷歌推出了一项新技术 RAISR，其全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技
② 数据结构 操作 : 在上述 划分好的 数据单元 数据结构 上 , 进行聚类操作 ;
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