图像超分辨率-数据集和评价标准(待补充)
图像数据集
| Dataset | Amount |
|---|---|
| Set5 | 5 |
| Set14 | 14 |
| Urban100 | 100 |
| BSDS300 | 300 |
| BSDS500 | 500 |
| DIV2K | 1000 |
| General-100 | 100 |
| L20 | 20 |
| Manga109 | 109 |
| OutdoorScene | 10624 |
数据库链接:
http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/LapSRN/
插值算法
部分数据集包含HR-LR图像对,其他的只提供HR图像,通过对HR图像BiCubic插值得到LR图像。
基于插值的上采样方法仅基于其自身的图像信号来提高图像分辨率,而不带来更多的信息。重建结果容易带来噪声放大、模糊结果。
为了克服插值方法的缺点,学者提出基于深度学习的上采样层,应用在 post-upsampling framework,在端与端学习的网络末端
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