随笔分类 -  画质增强

USRNet：Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution
摘要：1. 摘要 相比传统方法，受益于端到端训练，基于学习的图像超分方法取得了越来越好的性能(无论是性能还是计算效率)。然而，不同于基于建模的方法可以在统一的MAP框架下处理不同尺度、模糊核以及噪声水平的图像超分，基于学习的图像超分缺乏上述灵活性。 ​ 为解决上述问题，作者提出一种端到端可训练展开的网络， 阅读全文
posted @ 2020-11-10 21:30 程序员-图哥 阅读(1244) 评论(0) 推荐(0)
图像降噪之Unprocessing Images for Learned Raw Denoising
摘要：1. 摘要 当用于训练的数据与用于评估的数据相似时，机器学习技术最有效。这对于学习过的单图像去噪算法来说是正确的，这些算法应用于真实的原始相机传感器读数，但由于实际的限制，通常在合成图像数据上进行训练。虽然从合成图像推广到真实图像需要仔细考虑相机传感器的噪声特性，图像处理管道的其他方面(如增益、颜色 阅读全文
posted @ 2020-09-30 19:54 程序员-图哥 阅读(2083) 评论(0) 推荐(0)
JSI-GAN: GAN-Based Joint Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping with Pixel-Wise Task-Specific
摘要：1. 摘要 使用分治策略来处理SR-iTM问题；将其分成三个任务相关的子网络：图像重建子网络（image reconstruction subnet），细节恢复子网络 (detail restoration subnet)，局部对比度增强子网络(local contrast enhancement 阅读全文
posted @ 2020-09-18 23:42 程序员-图哥 阅读(375) 评论(0) 推荐(0)
KernelGAN: Blind Super Resolution Kernel Estimation using an Internal-GAN
摘要：1. 介绍 论文的出发点是要发掘patch上的自相关分布，通过生成器G生成LR downsample后的版本和LR自己相应的patch在分布上更相似（通过D网络判别学到），从而学习出LR的降质过程，和ZSSR一样，这个工作也是在单图上进行训练和测试，不同的是，这里像ZSSR一样使用bicubic作为 阅读全文
posted @ 2020-08-02 09:59 程序员-图哥 阅读(1043) 评论(0) 推荐(0)
图像质量评估-BRISQUE
摘要：1. 介绍 1.1 什么是图像质量评估Image Quality Assessment (IQA)？ 图像质量评价(IQA)算法以任意图像作为输入，输出质量分数作为输出。有三种类型的IQA： 全参考图像质量评价 适用情形：您有一个“干净”参考(非扭曲)图像，以衡量您的扭曲图像的质量。此度量可用于评估 阅读全文
posted @ 2020-07-05 22:48 程序员-图哥 阅读(4841) 评论(0) 推荐(0)
图像修复之Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions
摘要：1. 摘要 现有的基于深度学习的图像修补方法在损坏的图像上使用标准卷积网络，使用卷积滤波器响应以有效像素以及掩蔽孔中的替代值（通常为平均值）为条件。 这通常会导致诸如颜色差异和模糊等伪影。 后处理通常用于减少这些工件，但代价很高，可能会失败。 我们提出使用部分卷积，部分卷积指的是卷积只在图片的有效区 阅读全文
posted @ 2020-06-25 11:33 程序员-图哥 阅读(3314) 评论(0) 推荐(0)
MZSR：用于 Zero-Shot 超分辨率的元转换学习
摘要：这是今年CPVR2020 一篇关于超分辨率的论文。这篇文章的创新点在于它将零次学习 （Zero-Shot Learning）和元转换学习（Meta Transfer Learning）进行结合，提出了新的超分算法 MZSR 。 ZSSR最早被提出，将图像内部学习用于图像超分辨率。它能够很好地学习图像 阅读全文
posted @ 2020-06-06 12:14 程序员-图哥 阅读(877) 评论(0) 推荐(0)