Вивчайте Техніки Суперроздільної Здатності

Визначення

Суперроздільна здатність (SR) — це набір методів, що використовуються для підвищення роздільної здатності зображень, забезпечуючи чіткіші деталі та покращену якість. Ці методи широко застосовуються у різних сферах, зокрема у відеообробці та покращенні зображень за допомогою ШІ.

Методи суперроздільної здатності можна умовно поділити на такі категорії:

Традиційні методи на основі інтерполяції (Bilinear, Bicubic, Lanczos);
Методи суперроздільної здатності на основі глибокого навчання (CNNs, GANs, Transformers).

Традиційні методи на основі інтерполяції

Інтерполяція — один із найпростіших підходів до суперроздільної здатності, коли відсутні пікселі оцінюються на основі значень сусідніх пікселів. Усі поширені методи інтерполяції використовують cv2.resize(), але параметр interpolation відрізняється:

super_res_image = cv2.resize(image, None, fx=4, fy=4, interpolation=interpolation_param)

Інтерполяція найближчого сусіда

Копіює значення найближчого пікселя у нове місце;
Створює різкі, але "блочні" зображення;
Швидкий метод, але бракує плавності та деталізації.

interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Білайнерна інтерполяція

Усереднює чотири сусідні пікселі для оцінки нового значення пікселя;
Забезпечує більш плавні зображення, але може призводити до розмиття.

 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Бікубічна інтерполяція

Використовує зважене середнє 16 навколишніх пікселів;
Забезпечує кращу плавність і різкість у порівнянні з білінійною інтерполяцією.

 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Інтерполяція Ланцоша

Використовує функцію sinc для обчислення значень пікселів;
Забезпечує кращу різкість і мінімальні артефакти аліасингу.

 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Хоча методи на основі інтерполяції є обчислювально ефективними, вони часто не відновлюють дрібні деталі та текстури.

Суперрезолюція на основі глибокого навчання

Попередньо навчені моделі суперрезолюції:

ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): швидка та ефективна для задач реального часу;
FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): легка мережа, оптимізована для швидкості;
LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): використовує прогресивне масштабування для кращої деталізації.

 # Load pre-trained model
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel("path/to/model.pb")
sr.setModel("model_name", scale_factor)  # Using 4x upscaling

# Apply super-resolution
high_res_image = sr.upsample(image)

Завдання

Swipe to start coding

Вам надано зображення image з низькою роздільною здатністю:

Застосуйте метод бікубічної інтерполяції з масштабуванням у 4 рази та збережіть результат у bicubic_image;
Оголосіть та створіть об'єкт глибокої нейронної мережі у змінній sr;
Зчитайте модель із шляху model_path;
Встановіть ім'я моделі espcn та масштабування у 4 рази;
Застосуйте метод суперроздільної здатності на основі DNN та збережіть результат у dnn_image.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 6

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain the differences between these interpolation methods in more detail?

How do I choose which interpolation method to use for my images?

What are the main advantages of deep learning-based super-resolution over traditional methods?

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

Свайпніть щоб показати меню