本文译自2018CVPR DeepBack-Projection Networks For Super-Resolution 代码: github 特点:不同于feedback net,引入back projection net 结果:state of the art,尤其在大尺度上面,例如x8倍 摘要: 近来提出的前馈网络结构学习低分辨输入的表征和由SR(low-resoluton)至HR(high-resolution)的非线性映射.然而这种方法并没有完整处理SR和HR图像的相互依赖.我们提…

图像超分辨重构的原理,输入一张像素点少,像素较低的图像, 输出一张像素点多,像素较高的图像 而在作者的文章中,作者使用downsample_up, 使用imresize(img, []) 将图像的像素从原理的384,384降低到96, 96, 从而构造出高水平的图像和低水平的图像 作者使用了三个部分构成网络, 第一部分是生成网络,用于进行图片的生成,使用了16层的残差网络,最后的输出结果为tf.nn.tanh(),即为-1, 1, 因为图像进行了-1,1的预处理 第二部分是判别网络, 用于进行图…

本文译自2018CVPR Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network 代码: github (in caffe) 特点:结构简洁.实时速度,更好精度 结果:state-of-the-art 摘要: 近来深度卷积网络在单图像超分辨上取得明显成果.然而随着网络的深度和宽度增加,基于CNN的超分辨方法面临着计算和内存的问题.为解决这个问题,我们提出一个深但简洁的卷积网络直接从原…

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称…

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa…

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network  2016.10.23 摘要:本文针对传统超分辨方法中存在的结果过于平滑的问题,提出了结合最新的对抗网络的方法,得到了不错的效果.并且针对此网络结构,构建了自己的感知损失函数.先上一张图,展示下强大的结果: Contributions: GANs 提供了强大的框架来产生高质量的 plausible-looking natural…

SRMD的内容上篇,已经介绍,本文主要介绍SRMD的升级版,解决SRMD的诸多问题, 并进行模拟实验. 进行双三次差值(bicubic)===>对应matlab imresize() %% read images im = {}; scale_factor = ; im_ = dir('E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\*.jpg'); path = ['E:\A_paper\TEM降噪用GAN\matlab_codes\images\',im_(…

Valse 2017 | 生成对抗网络(GAN)研究年度进展评述 https://www.leiphone.com/news/201704/fcG0rTSZWqgI31eY.html?viewType=weixin 雷锋网按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人.在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系…

转载于:http://www.matools.com/blog/1801988 TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 基于TensorFlow的框架 https://github.com/fchollet/keras https://github.com/tflearn/tflearn https://github.com/beniz/deepdetect https://github.com/tensorflow/fold…

SRCNN开山之作 IDN 信息蒸馏网络information distillation network(IDN) Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network 结构简洁.实时速度,更好精度 [转载自] 图像超分辨-IDN - 三年一梦 - 博客园 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9135840.html…