摘要: 图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准. 在军事、医学和安防等领域, 高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提. 根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题. 本文首先简述了图像超分辨率重建的概念、重建思想和方法分类; 然后重点分析用于单幅图像超分辨率重建的空域方法, 梳理基于插值和基于学习两大类重建方法中的代表性算法及其特点; 之后结合用于超分辨率重建技术的数据集, 重点分析比较了传统超分辨率重建方法和基于深度学习的典型超分辨率重建方法的性能, 分析表明, 基于深度学习的超分辨率重建方法较于传统超分辨率重建方法在准确率与鲁棒性方面性能更佳; 最后对图像超分辨率重建未来的发展趋势进行展望.

成为VIP会员查看完整内容
27

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月13日
专知会员服务
60+阅读 · 2021年3月9日
专知会员服务
61+阅读 · 2021年3月6日
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月5日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年1月7日
专知会员服务
103+阅读 · 2020年11月27日
鲁棒模式识别研究进展
专知会员服务
40+阅读 · 2020年8月9日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年4月24日
图像修复研究进展综述
专知
18+阅读 · 2021年3月9日
基于深度学习的单目深度估计综述
CVer
4+阅读 · 2020年10月6日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
40+阅读 · 2019年6月8日
基于深度学习的图像超分辨率最新进展与趋势【附PDF】
人工智能前沿讲习班
15+阅读 · 2019年2月27日
人机融合智能的现状与展望
走向智能论坛
9+阅读 · 2019年2月17日
计算机视觉方向简介 | 目标检测最新进展总结与展望
计算机视觉life
9+阅读 · 2018年10月28日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
一文概览基于深度学习的超分辨率重建架构
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月29日
Learning to See Through Obstructions
Arxiv
7+阅读 · 2020年4月2日
Arxiv
13+阅读 · 2018年1月20日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月13日
专知会员服务
60+阅读 · 2021年3月9日
专知会员服务
61+阅读 · 2021年3月6日
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月5日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年1月7日
专知会员服务
103+阅读 · 2020年11月27日
鲁棒模式识别研究进展
专知会员服务
40+阅读 · 2020年8月9日
大数据安全技术研究进展
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月2日
3D目标检测进展综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年4月24日
相关资讯
图像修复研究进展综述
专知
18+阅读 · 2021年3月9日
基于深度学习的单目深度估计综述
CVer
4+阅读 · 2020年10月6日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
40+阅读 · 2019年6月8日
基于深度学习的图像超分辨率最新进展与趋势【附PDF】
人工智能前沿讲习班
15+阅读 · 2019年2月27日
人机融合智能的现状与展望
走向智能论坛
9+阅读 · 2019年2月17日
计算机视觉方向简介 | 目标检测最新进展总结与展望
计算机视觉life
9+阅读 · 2018年10月28日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
一文概览基于深度学习的超分辨率重建架构
微信扫码咨询专知VIP会员