sxp19980829的博客

对于用于超分辨率重建的卷积神经网络SRCNN，唯一的预处理步骤为bicubic(双三次插值)，将所给低分辨率图像构建为目标像素大小。例如我们有一个32*32像素的图片，想将其重建为64*64像素分辨率的图片，则先使用双三次插值法，将32*32像素的图片扩大到64*64，再将所得图像放入SRCNN进行后续步骤。插值法的理解如下图：例如将一个2*2像素的图片 放大两倍至4*41、插入像素点2、对插入的像素点填充亮度值，以dest(I，J)为例，具体步骤为：（1）根据映射关系，找到de

首先来认识几个基本术语/概念：SR（Super Resolution）超分辨率LR（Low Resolution）低分辨率HR（High Resolution）高分辨率PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）峰值信噪比图像分辨率：每英寸图像内有多少个像素点（水平像素数*垂直像素数）进入正题--->一、图像超分辨率重建技术分类主要对基于深度学习的超分重建进行研读二、基于深度学习的超分重建流程1、找一组原始图像Image1以及其对应的低分