Технология сверхвысокого разрешения изображения
Разрешение изображения — это набор параметров производительности, используемых для оценки уровня детализации информации, содержащейся в изображении, включая временное разрешение, пространственное разрешение и разрешение глубины цвета, отражающие способность системы визуализации захватывать и отображать детали объекта. По сравнению с изображениями с низким разрешением, изображения с высоким разрешением обычно имеют более высокую плотность пикселей, более богатую детализацию текстуры и большую надежность.
Однако в практических ситуациях из-за ограничений, связанных с такими факторами, как устройства сбора данных, условия окружающей среды, сетевые среды передачи данных и пропускная способность, а также модели ухудшения качества изображения, часто невозможно напрямую получать идеальные изображения высокого разрешения с резкостью краев и без блочного размытия. Самый прямой способ улучшить разрешение изображения — это обновить оптическое оборудование в системе сбора данных. Однако из-за проблем в производственных процессах и высоких затрат физическое решение проблемы изображений с низким разрешением часто оказывается непомерно дорогим.
В результате, с точки зрения программного обеспечения и алгоритмов, технология реконструкции изображений сверхвысокого разрешения стала актуальной темой исследований в области обработки изображений и компьютерного зрения, а также в других областях.
Технология реконструкции изображений сверхвысокого разрешения (SR) относится к процессу реконструкции изображения с высоким разрешением из заданного изображения с низким разрешением с использованием определенных алгоритмов. В частности, она использует знания из цифровой обработки изображений и компьютерного зрения, а также определенные алгоритмы и рабочие процессы обработки для реконструкции изображения с высоким разрешением из заданного изображения с низким разрешением. Цель состоит в том, чтобы преодолеть или компенсировать проблемы, вызванные ограничениями в системе формирования изображений или среде получения данных, такими как размытость изображения, низкое качество или нечеткие области интереса. Проще говоря, реконструкция сверхвысокого разрешения — это процесс увеличения маленького изображения до большего, что делает его «более четким».
Эффект проиллюстрирован на изображении ниже:
Традиционные алгоритмы реконструкции сверхвысокого разрешения
1. Реконструкция сверхвысокого разрешения на основе интерполяции
2. Реконструкция сверхвысокого разрешения на основе модели деградации
3. Реконструкция сверхвысокого разрешения на основе обучения
Алгоритмы реконструкции сверхвысокого разрешения на основе глубокого обучения
Машинное обучение является важной отраслью искусственного интеллекта, а глубокое обучение является наиболее выдающимся алгоритмом в машинном обучении. Он фокусируется на извлечении абстрактных признаков высокого уровня из данных с помощью многослойных нелинейных преобразований, изучая базовые закономерности распределения данных для создания обоснованных прогнозов или суждений о новых данных. С непрерывным развитием искусственного интеллекта и компьютерного оборудования Хинтон и др. представили концепцию глубокого обучения в 2006 году, стремясь извлечь абстрактные признаки высокого уровня из данных с помощью многослойных нелинейных преобразований. Благодаря своим мощным возможностям подгонки глубокое обучение начало оказывать значительное влияние в различных областях, особенно в области изображений и зрения. Сверточные нейронные сети (CNN) сыграли важную роль, что привело к тому, что многие исследователи начали применять глубокое обучение в области реконструкции со сверхвысоким разрешением.