开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

图像超分辨率放大

图像超分辨率放大是一种计算机视觉技术，它可以将低分辨率图像放大到高分辨率图像，从而提高图像的清晰度和细节。这种技术可以应用于各种场景，例如医学影像、卫星遥感、人工智能、游戏等。

在图像超分辨率放大中，常用的方法有：基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法、基于梯度下降的方法等。这些方法都需要大量的计算资源和存储空间，因此需要使用云计算技术来进行处理。

腾讯云提供了一系列的云计算产品，可以用于图像超分辨率放大，例如云服务器、云数据库、云存储、弹性IP、负载均衡器等。这些产品可以帮助用户快速搭建高性能的图像超分辨率放大系统，并且可以根据业务需求进行扩展和调整。

产品介绍链接地址：

云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
弹性IP：https://cloud.tencent.com/product/eip
负载均衡器：https://cloud.tencent.com/product/clb

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

图像超分辨率重建算法，让模糊图像变清晰(附数据和代码)

图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。

05

AI黑科技：超低码率看实时高清视频

怎么样才能不增加上行码率的情况下，让用户在接收端可以看到更高清的实时视频呢？

09

Pixelmator Pro的最新技术：图片放大三倍而不失真

现实中我们总会遇到这样的困境，有些图片很精美但分辨率很小，放大之后又变得很模糊。现在，有了Pixelmator Pro的最新技术，将图像放大到原始分辨率的三倍还保持清晰完全没有问题。

02

基于机器学习的超分辨率技术

本文整理自Bitmovin的VideoTech Deep Dive: Super-Resolution with Machine Learning博文系列，作者是Adithyan Ilangovan，介绍了超分辨率的基本概念以及相关技术。

03

超分辨率技术:Adobe Photoshop与深度神经网络对比

与领先的超分辨率深度神经网络模型相比，Adobe的超分辨率有多有效?这篇文章试图评估这一点，Adobe的超级分辨率的结果非常令人印象深刻。超分辨率技术超分辨率是通过提高图像的视分辨率来提高图像质量

01

马赛克变高清，谷歌将SR3、CDM相结合，推出超分辨率新方法

机器之心报道机器之心编辑部谷歌的研究者用两种有关联的方法提升了扩散模型的图像合成质量。自然图像合成作为一类机器学习 (ML) 任务，具有广泛的应用，也带来了许多设计挑战。例如图像超分辨率，需要训练模型将低分辨率图像转换为高分辨率图像。从修复老照片到改进医学成像系统，超分辨率有着非常重要的作用。另一个图像合成任务是类条件图像生成，该任务训练模型以从输入类标签生成样本图像。生成的样本图像可用于提高下游模型的图像分类、分割等性能。通常，这些图像合成任务由深度生成模型执行，例如 GAN、VAE 和自回归模

01

超分辨率开源库 GitHub 热门项目分享

随着图像和视频数据量的急剧增加，以及人们对高质量图像需求的不断提升，超分辨率技术也在不断发展，以满足实际应用的需求。本文将分享一些相关的开源库和数据集，希望能够帮助该领域的研究人员推进研究和应用。

01

Pixel 3的超分辨变焦技术

原文：http://ai.googleblog.com/2018/10/see-better-and-further-with-super-res.html

02

IBC 2023 | 最新人工智能/深度学习模型趋势在超分辨率视频增强中的技术概述

超分辨率（SR）方法指的是从低分辨率输入生成高分辨率图像或视频的过程。这些技术几十年来一直是研究的重要课题，早期的 SR 方法依赖于空间插值技术。虽然这些方法简单且有效，但上转换图像的质量受到其无法生成高频细节的能力的限制。随着时间的推移，引入了更复杂的方法，包括统计、基于预测、基于块或基于边缘的方法。然而，最显著的进步是由新兴的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNNs）带来的。尽管卷积神经网络（CNNs）自 20 世纪 80 年代以来就存在，但直到 20 世纪 90 年代中期，由于缺乏适合训练和运行大型网络的硬件，它们才开始在研究社区中获得广泛关注。

01

开源图片放大工具 Final2x 1.1.5 便携版增强图像的分辨率和质量

Final2x 能够将图片提升分辨率到任意尺寸，增强图像的分辨率和质量，使图像更清晰，内置 RealCUGAN、RealESRGAN、Waifu2x 和 SRMD 等多个模型

04

业界 | 华为推出新型HiSR：移动端的超分辨率算法

机器之心发布作者：Mr. AI 近日，华为推出了 HiSR 超分辨率技术，该模型借助第一款人工智能手机芯片 Kirin 970 和深度学习算法将低分辨率图片转化生成高清图片，并在移动端实现了快速预览高清图片的效果。本文简要介绍了华为 HiSR 模型的结构与效果。前言超分辨率算法是一种将低分辨率图片重建为尺寸更大、像素更多、质量更高的计算机视觉技术。最常见的传统图像处理算法是双三次插值（Bicubic Interpolation），该方法能创造出比双线性插值更平滑的图像边缘，且速度也较快。但是 Bicu

08

深度学习图像超分辨率最新综述：从模型到应用

今日arXiv新上论文《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》，详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，对于想要进入该领域、在该领域进一步研究、涉足该领域研发的朋友，堪称必读论文。

03

深度学习超分辨率最新综述：一文道尽技术分类与效果评测

CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR：单一模型实现任意缩放因子

01

用超分辨率扛把子算法 ESRGAN，训练图像增强模型

内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。

04

47年前经典影片另类重制，从宇宙到原子皆是生成

以躺在草坪上的男人为中心，将镜头画面按照 10 倍的比例不断扩展，你将看到一亿光年外的场景。

01

图像超分辨率及相关知识简介

图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。一般情况下，图像分辨率越高，图像中包含的细节就越多，信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常，分辨率被表示成每一个方向上的像素数量，例如64*64的二维图像。但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少，例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少。图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节，即高频信息。在大量的电子图像应用领域，人们经常期望得到高分辨率（简称HR）图像。但由于设备、传感器等原因，我们得到的图像往往是低分辨率图像（LR）。增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）；另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率，所以这种方法一般不认为是有效的，因此，引出了图像超分辨率技术。

02

利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉处理的工具库。很多小伙伴在入门图像处理时都需要学习OpenCV的使用。但是随着计算机视觉技术的发展，越来越多的算法涌现出来，人们逐渐觉得OpenCV比较落后而放弃了使用OpenCV。

04

用Jetson NANO实现真实世界超高质量的超分辨率重建

注意，它用的是Vulkan进行计算，并没有用CUDA/OpenCL，这大概处于通用性的考虑。

02

AI绘画专栏stablediffusion 之DemoFusion提升SDXL16倍分辨率

SDXL可以合成分辨率高达 1024×1024 的图像，结合我们本身的放大算法最高可放大到4倍，而 DemoFusion 允许 SDXL 生成 4×、16× 甚至更高分辨率的图像，而无需任何调整和大量内存需求。所有生成的图像均使用单个 RTX 3090 GPU 生成

03

超分辨率专题 | 3 种方法、4 个教程、10 个数据集，一文 Get 核心知识点

超分辨率能够克服或补偿由于图像采集系统、采集环境本身限制而导致的成像模糊、图像质量低下等问题，提升图像分辨率，为特征提取、信息识别等图像的后续处理提供重要支持。

02

腾讯音视频实验室：使用AI黑科技实现超低码率的高清实时视频聊天

自从苹果公司在iPhone 4引入了视网膜屏幕的概念以来，手机的分辨率自此开始突飞猛进。当前，1920x1080甚至更高的分辨率已经成为了标配。不过当我们谈到实时音视频聊天的时候，无奈受制于上行带宽，有相当一部分用户还是只能发送码率在250kbps以下的小分辨率视频码流，这就白白浪费了用户的高清手机屏幕。

03

在线教程|二次元的福音！一键部署APISR，动漫画质飞跃升级

APISR 不仅可以恢复并增强低质量、低分辨率的动漫图像和视频源，还能处理各种图像退化问题（如模糊、噪声、压缩伪影等），提供灵活的放大选项。

01

没钱买华为P30？这个图像超分辨率项目帮你「拍」出高清照片

相机不够算法凑，拥有超级拍照能力的手机也离不开算法的加持。本文介绍的图像超分辨率项目可以帮你补齐相机镜头的短板。

03

【论文分享】作者带你读CVPR2020-MSFSR

[GaintPandaCV导语] 今天带来我自己的一篇CVPR2020论文，这篇论文主要针对于大放大倍率情况下人脸超分辨率网络出现的性能衰减问题进行思考。现有的人脸超分辨率方法尤其是基于结构先验知识的人脸超分辨率算法出现性能衰减原因在于：

04

基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建（SRCNN）学习笔记

目前，单幅图像的超分辨率重建大多都是基于样本学习的，如稀疏编码就是典型的方法之一。这种方法一般先对图像进行特征提取，然后编码成一个低分辨率字典，稀疏系数传到高分辨率字典中重建高分辨率部分，然后将这些部分汇聚作为输出。以往的SR方法都关注学习和优化字典或者建立模型，很少去优化或者考虑统一的优化框架。为了解决上述问题，本文中提出了一种深度卷积神经网络（SRCNN），即一种LR到HR的端对端映射，具有如下性质： ①结构简单，与其他现有方法相比具有优越的正确性，对比结果如下： ②滤波器和层的数量适中，即使在CPU上运行速度也比较快，因为它是一个前馈网络，而且在使用时不用管优化问题； ③实验证明，该网络的复原质量可以在大的数据集或者大的模型中进一步提高。本文的主要贡献：（1）我们提出了一个卷积神经网络用于图像超分辨率重建，这个网络直接学习LR到HR图像之间端对端映射，几乎没有优化后的前后期处理。（2）将深度学习的SR方法与基于传统的稀疏编码相结合，为网络结构的设计提供指导。（3）深度学习在超分辨率问题上能取得较好的质量和速度。图1展示了本文中的方法与其他方法的对比结果：

02

普通视频转高清：10个基于深度学习的超分辨率神经网络

作者简介吴晓然，声网高级视频工程师，专注于视频编解码及相关技术研究，个人技术兴趣包括多媒体架构、深度学习。

01

ESRGCNN：西工大&CityU&中南大学&NTHU&哈工大&CUHK联合提出一种增强组卷积神经网络的图像超分辨方法

本文分享论文『Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network』，由西工大&CityU&中南大学&NTHU&哈工大&CUHK联合提出一种增强组卷积神经网络的图像超分辨方法。

02

30行Python代码实现高分辨率图像导航的方法

在项目开发的过程中，经常会遇到要查看图像细节的问题，这时候我们通常会，滚动滑轮将图像放大，或者使用电脑内置的放大器功能进行查看，如下图所示，是我使用Altium Designer软件的高清晰图像导航功能查看PCB细节的效果：

02

干货 | 张宇伦：基于残差密集网络的图像超分辨率（CVPR 2018 亮点论文）

AI 研习社按：图像超分辨率技术作为底层计算机视觉任务，有着广泛的应用场景，比如：手机图像增强，视频监控，医疗影像，卫星图像，低分辨率人脸识别。因此，图像超分辨率技术吸引了众多来自学术界与工业界的研究兴趣。但是，当前图像超分辨率技术仍然面临一些难题，比如，对高放大倍数的图像超分辨，难以恢复丢失的细节；对已经恢复出的细节，也有着模糊等效应，其质量有待提升。

01

干货 | 张宇伦：基于残差密集网络的图像超分辨率（CVPR 2018 亮点论文）| 分享总结

AI 科技评论按：图像超分辨率技术作为底层计算机视觉任务，有着广泛的应用场景，比如：手机图像增强，视频监控，医疗影像，卫星图像，低分辨率人脸识别。因此，图像超分辨率技术吸引了众多来自学术界与工业界的研究兴趣。但是，当前图像超分辨率技术仍然面临一些难题，比如，对高放大倍数的图像超分辨，难以恢复丢失的细节；对已经恢复出的细节，也有着模糊等效应，其质量有待提升。

03

APISR：一款开源的动漫图像的超分辨率增强神器，让动漫图像焕然一新！

在这个追求高品质视觉体验的当下，动漫图像和视频的质量要求越来越高，但有时我们面临的是低质量、低分辨率的图像和视频。

01

CVPR 2019 | 旷视提出超分辨率新方法Meta-SR：单一模型实现任意缩放因子

AI 科技评论按，全球计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2019（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）将于 6 月 16-20 在美国洛杉矶如期而至。届时，旷视首席科学家、研究院院长孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。在此之前，旷视每周会推出一篇CVPR'19 接收论文解读文章。本文是第 3 篇解读，旷视研究院提出一种全新模型——Meta-SR，可通过单一模型解决超分辨率的任意缩放因子问题。

02

漫谈图像超分辨率技术

作为将模糊的图像变清晰的神奇技术，图像超分辨率技术在游戏、电影、相机、医疗影像等多个领域都有广泛的应用。在这篇文章中，微软亚洲研究院的研究员们为你总结了图像超分辨率问题中的主流方法、现存问题与解决方案。微软亚洲研究院在图像超分辨率领域的相关技术也已在顶级会议发表，并转化入 PowerPoint 产品中，我们将在后续文章中为大家解读。

01

『SD』文生图-如何生成高分辨率图片？

在使用 SD 文生图功能时，我们能选得大模型大致有两类，一类是普通模型，另一类是更加新的 SDXL 模型。

01

CVPR 2019 神奇的超分辨率算法DPSR：应对图像模糊降质

上两幅图像中上面为低分辨率模糊图像，下面大图来自几天前刚出来的超分辨率算法DPSR的结果。在我们的印象中，往往超分辨率后的图像会看起来轻微模糊，但该算法能够将模糊的低分辨率图像放大，而且更清晰。

04

CVPR 2019 | 超分辨率的任意放大倍率网络

整数倍率放大：许多传统算法使用了亚像素卷积的方法，但是亚像素卷积只能对整数放大倍率使用。

03

大牛分享 | NTIRE 2018 图像超分辨率 CVPR Workshop优胜方案

本文属于大牛分享，这个主题是我今天想到的，其实也心念念了很久，该主题是行业里的研究者对所研究方向的一种阶段性总结。跟着大佬们学习，真的是听君一席话，甚至十年书，有点读综述文章的意思。

06

超分辨率 | 综述！使用深度学习来实现图像超分辨率

今天给大家介绍一篇图像超分辨率邻域的综述，这篇综述总结了图像超分辨率领域的几方面：problem settings、数据集、performance metrics、SR方法、特定领域应用以结构组件形式，同时，总结超分方法的优点与限制。讨论了存在的问题和挑战，以及未来的趋势和发展方向。

04

CVPR 2018 | Poster论文：处理多种退化类型的卷积超分辨率

机器之心编辑部本文介绍了 CVPR 2018 的一篇 Poster 论文《Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for

05

零基础 Pytorch 入门超分辨率

超分辨率（Super-Resolution, SR）重建技术的基本思想是釆用信号处理的方法，在改善低分辨率（Low Resolution, LR）图像质量的同时，重建成像系统截止频率之外的信息，从而在不改变硬件设备的前提下，获取高分辨率（High Resolution, HR）的图像。

03

深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)

SISR方法输入一张低分辨率图像，利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系，最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像。

01

超分辨率重建SRCNN–Matlab 7.0中运行

终于找到一个可以在自己电脑中运行的超分辨率重建程序了，Matlab 7.0真的是太老了（实际上是自己的笔记本太老了，哈哈）

01

一文告诉你如何增强图片清晰度，后悔没早学...

为了有效帮助大家解决图片清晰度不高的问题，今天小编将给大家揭秘图片清晰度增强的原理，并介绍目前图片清晰度增强的常用工具。

02

基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究

图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。

01

基于深度学习的图像超分辨率方法总结

懒得总结，就从一篇综述中选取了一部分基于深度学习的图像超分辨率方法。原文：基于深度学习的图像超分辨率复原研究进展作者：孙旭李晓光李嘉锋卓力北京工业大学信号与信息处理研究室来源：中国知网

02

论文 | Twitter在超分辨率技术上取得新进展，能还原打码图片

AI科技评论按：受到万众瞩目的ICLR已经于今天在法国土伦召开。该大会由Yann LeCun 、 Yoshua Bengio 等几位行业顶级专家于2013年发起。别看它历史不长，影响力却不小，ICLR如今已成为深度学习领域一个至关重要的学术盛事。现在，AI科技评论已经亲临ICLR2017大会，为大家从法国带来最新鲜的一手资料，让你足不出户就能感受到全球顶尖ML大牛的雄韬武略。图像超分辨率 (Super-Resolution, SR) 是一个不确定的逆向问题，相同的一张下采样（Downsampled）图像，

04

有码变高清！AI一秒还原马赛克

在知乎搜索低像素修图，结果求助帖多到刷不完，而且从PS技巧、插件神器到各类修图App教程多到眼花缭乱，重点是效果不知道会怎么样。

01

【计算摄影】图像与视频超分辨，深度学习核心技术与展望

图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。

02

A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation

随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。

03

每日学术速递2.20

作者：Ye Zhu, Yu Wu, Zhiwei Deng, Olga Russakovsky, Yan Yan

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭