Как работает суперрезолвинг в современных алгоритмах обработки изображений?

Суперразрешение (SR) в современных алгоритмах обработки изображений позволяет восстановить изображение высокого разрешения из изображения низкого разрешения. arenda-server.cloud

Основная идея SR заключается в том, что изображения с низким разрешением одной и той же сцены содержат разную информацию из-за относительных субпиксельных сдвигов. jivp-eurasipjournals.springeropen.com Путем объединения этих изображений можно восстановить картинку с высоким разрешением и более высокой пространственной информацией. jivp-eurasipjournals.springeropen.com

Некоторые подходы к работе суперразрешения:

• Классические методы. arenda-server.cloud Например, бикубическая интерполяция, метод Ланцоша. arenda-server.cloud Такие методы работают быстро, но дают размытые результаты. arenda-server.cloud
• CNN-based методы. arenda-server.cloud К ним относятся SRCNN, VDSR, EDSR. arenda-server.cloud Нейросети обучаются на парах изображений низкого и высокого разрешения. arenda-server.cloud
• GAN-based методы. arenda-server.cloud К ним относятся SRGAN, ESRGAN. arenda-server.cloud Генеративно-состязательные сети создают более реалистичные текстуры. arenda-server.cloud
• Transformer-based методы. arenda-server.cloud К ним относятся SwinIR, HAT. arenda-server.cloud Архитектура такого подхода включает attention-механизмы. arenda-server.cloud

Нейросеть, применяемая для суперразрешения, учится находить закономерности. arenda-server.cloud Если она видит определённые паттерны пикселей, то понимает, как их лучше восстановить в высоком разрешении. arenda-server.cloud Это работает, потому что большинство изображений содержат структурированную информацию — края, текстуры, повторяющиеся элементы. arenda-server.cloud