车底检测系统智能图像处理技术

2023-11-29 15:36

超分辨率重建技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像(或运动序列)重建出相应的高分辨率图像。图像超分辨率重建应用领域及其宽广，在安防，医学，公共安全，计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术有可能使图像实现从检出水平(detection level)向识别水平(recognition level)的转化，或更进一步实现向细辨水(identification level)的转化。图像超分辨率重建技术可以提高图像的识别能力和识别精度。图像超分辨率重建技术可以实现目标物的专注分析，从而可以获取感兴趣区域更高空间分辨率的图像，而不必直接采用数据量巨大的高空间分辨率图像的配置。

现有的超分辨率网络在不同的网络结构设计以及训练策略下，超分辨的效果得到了很大的提升，特别是 PSNR 指标。但是，基于 PSNR 指标的模型会倾向于生成过度平滑的结果，这些结果缺少必要的高频信息。PSNR 指标与人类观察者的主观评价从根本上就不统一。

基于学习的方法是近年来超分辨率算法研究中的热点，它采用大量的高分辨率图像构造学习库产生学习模型，在对低分辨率图像进行恢复的过程中引入由学习模型获得的先验知识，以得到图像的高频细节，获得较好的图像恢复效果。

一些基于感知域信息驱动的方法已经提出来用于提升超分辨率结果的视觉质量。例如，感知域的损失函数提出来用于在特征空间（instead of 像素空间）中优化超分辨率模型；生成对抗网络通过鼓励网络生成一些更接近于自然图像的方法来提升超分辨率的质量；语义图像先验信息用于进一步改善恢复的纹理细节。

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