图像超分辨率算法ESRGAN原理及应用

原创 已于 2024-03-11 21:11:51 修改 · 1.5k 阅读 · 6 ·
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于 2024-03-11 21:09:02 首次发布
图像超分辨率算法ESRGAN基于对抗生成网络，结合UNET和残差结构，通过大量训练提升图像细节和清晰度。模型可用于历史影像修复、老照片复原、图像降噪等多个场景，提供了明显的视觉改善。

前言

图像超分辨率算法是一种用于增加图像分辨率的算法，与传统的图像缩放算法不同的是，超分算法在放大图像的同时根据原图纹理生成更多细节，确保图像在放大后仍然有清晰的纹理细节。

一、模型简介

1、模型开源地址

GitHub - xinntao/ESRGAN: ECCV18 Workshops - Enhanced SRGAN. Champion PIRM Challenge on Perceptual Super-Resolution. The training codes are in BasicSR.

2、模型结构：ESRGAN是一种基于对抗生成的网络模型，模型生成器部分整体结合UNET结构和残差结构，对图像进行特征提取和重建；

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