Image Super-Resolution using CNN

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本文探讨了深度学习技术在图像超分辨率处理中的应用，通过SRCNN模型实现了高质量图像的生成。研究了深度卷积网络在图像增强任务中的优势，并提供了实现代码。

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paper：

        Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang. Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, in Proceedings of European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014 

       Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks, arXiv preprint arXiv:1501.00092 (2014) 




test code: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html

超分辨率重建（Super-Resolution, SR）详细教程
FJN110的博客
06-25 48
本文系统介绍了超分辨率重建技术中的经典插值方法，包括最近邻、双线性、双三次和Lanczos插值。通过分析各方法的数学原理、核函数及特点，对比了它们的计算复杂度、锯齿效应、边缘清晰度等性能指标。MATLAB实验展示了不同方法的效果差异，并指出传统插值在高频信息恢复、各向同性处理等方面的局限性。随着深度学习发展，基于数据驱动的超分辨率方法正逐步取代传统技术，未来将出现更智能的图像增强算法。
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我们提出了一种用于单幅图像超分辨率(SR)的深度学习方法。我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。该映射被表示为深度卷积神经网络(CNN)，它以低分辨率图像为输入，输出高分辨率图像。我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的 SR 方法也可以被视为深度卷积网络。但是与单独处理每个组件的传统方法不同，我们的方法联合优化所有层。我们的深度 CNN 具有轻量级结构，但展示了最先进的恢复质量，并实现了实际在线使用的快速速度。我们探索了不同的网络结构和参数设置，以实现性能和速度之间的权衡。此外，我们扩展了我们的
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SuperResolution-master可以实现多幅图像的超分辨重构，需自己选择图像数据路径
基于CNN的图像超分辨率重建
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　　图像尺寸变大且变清晰是图像处理的内在需求之一，然而现有的图像分辨率固定的情况下，从低分辨率到高分辨率的扩展常伴来了模糊、噪声的问题，即Single image super-resolution (SISR) aims to recover a high-resolution (HR) version of a low-resolution (LR) input.　因此深度学习架构下的图像超分辨...
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Image-Super-Resolution, 在Keras中，超分辨率CNN的实现 Keras 2 中的图像超分辨率利用深度卷积网络实现Keras中图像超分辨率CNN的实现。还包含上述模型的模型，称为扩展超分辨率，Denoiseing自动编码器SRCNN优于上述模型。设置支持带有Theano和Tensorflo
Single-Image-Super-Resolution:高影响力和最先进的SR方法的集合
05-01
单图像超分辨率 受和启发的基于示例的单图像超分辨率的资源列表。 （如果有任何建议，请与我们联系！电子邮件： 或 ）。 提示：对于SR初学者，我建议您阅读一些基于早期学习的SISR作品，这将有助于理解问题。 调查文件 [1]杨文明，张学晨，田亚鹏，王伟，薛静豪。 用于单图像超分辨率的深度学习：简要回顾。 TMM，2019年。 基于示例的方法 基于早期学习的方法 [1] Freeman，William T和Pasztor，Egon C和Carmichael，Owen T，《学习低级视觉》，IJCV，2000年。 （ 等人首先提出了基于示例或基于学习的超分辨率框架-了解低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的关系。） [2] Freeman，William T和Jones，Thouis R和Pasztor，Egon C，基于示例的超分辨率，IEEE计算机图形学和应用程序，2002年。
图像超分辨率重建相关概念、评价指标、数据集、模型
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超分辨率（Super-Resolution），简称超分（SR）。是指利用光学及其相关光学知识，根据已知图像信息恢复图像细节和其他数据信息的过程，简单来说就是增大图像的分辨率，使图像更加“清晰”，尽可能保证图像质量不下降。超分辨率的方法包括传统方法和深度学习的方法，有关超分辨率方法分类如下图所示。深度学习方法在性能上远远领先于传统方法，有着更好的图像超分辨率表现。知乎用户 阿布的足迹​ https://zhuanlan.zhihu.com/p/558813267从单一低分辨率图像中恢复高分辨率图像。
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我们提出了一种高精度的单图像超分辨率(SR)方法。我们的方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自用于 ImageNet 分类的 VGG-net [19]。我们发现增加我们的网络深度可以显着提高准确性。我们的最终模型使用 20 个权重层。通过在深度网络结构中多次级联小过滤器，以有效的方式利用大图像区域的上下文信息。然而，随着非常深的网络，收敛速度成为训练期间的关键问题。我们提出了一个简单而有效的训练过程。我们只学习残差，并使用可调梯度裁剪实现的极高学习率（比 SRCNN [6] 高 104 倍）。我们提出的方
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此外，对于需要在前端进行实时图像处理的应用（如在线图片编辑工具、视频聊天应用等），超分辨率技术也可以发挥重要作用。超分辨率（Super-Resolution）技术是一种通过智能化方法放大图像、提升分辨率的同时去除压缩噪声的图像处理技术。其中，基于深度学习的方法近年来取得了显著的进展。这些方法通常使用大量的训练数据来训练深度神经网络模型，然后将训练好的模型应用于实际图像的超分辨率处理。总的来说，超分辨率技术是一种强大的图像处理工具，它在提升图像质量、节省存储和流量以及改善用户体验等方面具有广泛的应用前景。
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知乎有一篇帖子总结了几篇超分的论文，写的很好：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25532538?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 什么是超分？ 超分其实就是从低分(LR)图像生成高分图像的一个过程。 直接插值不行吗？我windows画图软件就能放大图片啊！ 也行，就是质量差点意思 1. Real-Time Single ...
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