SimonCoder的专栏

基于插值的单图超分辨方法包括：Nearest（最近邻插值）、Bilinear（双线性插值）、Bicubic（三线性插值）、Lanczos等。本文实验基于Matlab，以下是Matlab中resize函数中对插值方法的说明：% To control the interpolation method used by IMRESIZE, add a METHOD% argument to any of the syntaxes above, like this:%% IMR.

文章：Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints (SIFT)摘要：本文提出一种图像特征提取的方法SIFT，并且SIFT特征可以对不同视点获取的图像进行可靠的匹配。SIFT特征具有尺度和旋转不变性，并且对仿射变换、视点变换、噪声和光照变化具有一定的鲁棒性。SIFT特征具有独特性，也就是说，一个SIFT特征从很大的数据集中（从许多图像中提取出的大量SIFT特征）成功匹配到相关特征的概率是很大的。本文还提出一种使用SIFT进行物体识别

根据自己的经验总结一下图像超分辨的方法，图像超分辨（Image Super Resolution）可以分为传统方法和深度学习方法，传统方法一直都在出paper，最近几年深度学习在处理图像、文本、语音的任务上表现出了一定的优势，所以基于深度学习做超分辨在最近几年发了很多paper，包括最早地将CNN用于超分辨，后来的ResNet，GAN等。lena的原始图像为512×512，lena x4为1/...

计算机视觉任务中，经常要使用图像插值方法来改变图像的尺寸，如图像金字塔、图像超分辨的预处理等，可以说图像插值方法是计算机视觉任务的基本操作。本文对matlab里的图像插值方法进行分析比较。首先简单介绍matlab的插值方法，然后对这些方法进行分析比较。matlab里使用插值方法改变图像尺寸的函数是imresize，imresize主要有三个参数，第一个是待处理图像，第二个是缩放尺寸，第三个是可...

计算机视觉任务中，经常要使用图像插值方法来改变图像的尺寸，如图像金字塔、图像超分辨的预处理等，可以说图像插值方法是计算机视觉任务的基本操作。本文对opencv里的图像插值方法进行分析比较。opencv里改变图像尺寸的函数是resize，下边是opencv2.3.14的resize函数的参考文档：C++:voidresize(InputArraysrc, OutputArrayds...

在计算机视觉的很多问题中，在对图像/视频进行处理时，很多方法都是基于图像块进行处理的（而且为了增加处理过程的鲁棒性，有些方法使图像块有部分重叠），比如图像去噪、去除图像文本覆盖、图像超分辨等任务。噪声图像文本覆盖图像低分辨率图像基于图像块进行处理时，在很多情况下都要进行相似图像块的搜索（匹配），之所以要搜索相似块，是因为要利用相似块之间的稀疏与低秩的性质，图像的稀疏性通常使用字典来进行处理，图...