SR3图像超分辨率模型
时间: 2023-11-16 16:49:56 浏览: 60
SR3图像超分辨率模型是指Super-Resolution三模型的缩写。从引用[1]中可以看出,超分辨率问题可以使用两种方法来解决:基于单张图片去SR和基于参考图像方法。而SR3模型是属于基于单张图片去SR的方法之一,采用了EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution)模型来实现超分辨率重建。EDSR模型的特点是可以堆叠更多的层和提取更多的特征,从而在相同的计算资源下得到更好的性能表现。此外,EDSR模型在训练时先训练低倍数的上采样模型,然后使用训练得到的参数来初始化高倍数的上采样模型,以减少训练时间并获得更好的结果。
相关问题
图像超分辨率技术 opencv python
图像超分辨率是一种将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多超分辨率算法的实现。以下是使用OpenCV在Python中实现图像超分辨率的步骤:
1. 导入必要的库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取低分辨率图像:
```python
img_lr = cv2.imread('low_res_image.jpg')
```
3. 定义超分辨率算法:
OpenCV提供了两种超分辨率算法:基于插值的算法和基于重建的算法。在这里,我们使用基于重建的算法:
```python
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel('EDSR_x3.pb')
sr.setModel('edsr', 3)
```
4. 对低分辨率图像进行超分辨率处理:
```python
img_hr = sr.upsample(img_lr)
```
5. 显示原始和超分辨率图像:
```python
cv2.imshow('Low Resolution Image', img_lr)
cv2.imshow('Super Resolution Image', img_hr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整的代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# Load the low resolution image
img_lr = cv2.imread('low_res_image.jpg')
# Define the super resolution algorithm
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel('EDSR_x3.pb')
sr.setModel('edsr', 3)
# Upscale the low resolution image
img_hr = sr.upsample(img_lr)
# Show the images
cv2.imshow('Low Resolution Image', img_lr)
cv2.imshow('Super Resolution Image', img_hr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,'EDSR_x3.pb'是一个预先训练好的模型,用于图像超分辨率处理。您可以在OpenCV的GitHub页面上找到更多的超分辨率模型和示例代码。
图像超分辨率重建python复现
图像超分辨率重建是指将低分辨率图像通过算法处理,得到高分辨率图像的过程。以下是一个基于Python的图像超分辨率重建的简单实现:
首先,我们需要导入一些必要的库:
```python
import numpy as np
import cv2
from skimage.measure import compare_psnr
```
然后,我们读取一张低分辨率的图像,并将其展示出来:
```python
img_lr = cv2.imread('low_resolution_image.jpg')
cv2.imshow('Low Resolution Image', img_lr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
接着,我们使用双三次插值的方式将低分辨率图像放大到目标分辨率,并展示出来:
```python
img_bicubic = cv2.resize(img_lr, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('Bicubic Interpolation Image', img_bicubic)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
接下来,我们使用OpenCV中的超分辨率算法实现图像的超分辨率重建:
```python
# 创建超分辨率算法对象
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
# 选择算法模型
sr.readModel('EDSR_x3.pb')
sr.setModel('edsr', 3)
# 对低分辨率图像进行超分辨率重建
img_sr = sr.upsample(img_lr)
# 展示结果
cv2.imshow('Super Resolution Image', img_sr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
最后,我们计算超分辨率重建图像与原始高分辨率图像之间的PSNR值,并输出结果:
```python
img_hr = cv2.imread('high_resolution_image.jpg')
psnr = compare_psnr(img_hr, img_sr)
print('PSNR:', psnr)
```
这是一个简单的图像超分辨率重建的Python实现。当然,实现一个高质量的图像超分辨率重建算法需要更加深入的研究和实践。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)