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微信团队分享:视频图像的超分辨率技术原理和应用场景

时间:2020-01-11 00:34:48 出处:大发UU直播快三官方_大发UU直播快3

《微信团队分享:视频图像的超分辨率技术原理和应用场景》

由上述公式可知该退化什么的问题处在着病构特征,即多个不同的高分辨率图像X,经过相同的退化过程补救,都还要得到同样的低分辨率图像Y。这就原因亲戚亲们无法直接通过Y求解出另另一个多多 精确的X,也是视频图像超分辨率什么的问题老是是另另一个多多 开放性什么的问题的原因(逐渐逼近符合人眼视觉认识的解)。

基于图像重构约束的技术和基于机器学习的技术。

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图像和视频通常蕴含着少量的视觉信息,且视觉信息有有一种具有直观高效的描述能力,很多随着信息技术的高速发展,图像和视频的应用逐渐遍布人类社会的各个领域。近些年来,在计算机图像补救,计算机视觉和机器学习等领域中,来自工业界和学术界的很多学者和专家都持续关注着视频图像的超分辨率技术你你这个 基础热点什么的问题。

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(本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1377-1-1.html)

如下图所示:

原图压缩方案A,即原始高分辨率图像直接通过编码器进行压缩和传输,在解码端直接得到原始分辨率的重构图像。基于上下采样的图像压缩方案B,即图像首先经过另另一个多多 分辨率下采样(宽高均为1/2倍)的预补救土最好的办法,再将得到的低分辨率图像利用相同的第三方的编解码器WebP进行压缩和传输,最后将在解码端得到的低分辨率图像利用超分辨率技术重建出其高分辨率的图片(这里超分辨率技术取舍Google在G+上的方案和有有一种经典的深度图网络的SCN土最好的办法)。

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下面亲戚亲们给出另另一个多多 不同策略下的图像压缩的(图片质量和文件大小)性能的比较,如下图所示:

目前,在常见的很多视频图像的应用中,亲戚亲们给定的码率均为中高码率以满足图像视频的视觉质量,大偏离 移动终端上的视频图像应用的方案均为在目标分辨率上直接压缩,质量控制在高于WebP质量因子为500的水平,如实验中验证的一样,在你你这个 码率范围下,采用现有的直接压缩原图方案A要优于下采样压缩低分辨率图像再做解压缩超分辨率的方案B。

[2] 有关QQ、微信的技术故事:

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其中Y为低分辨率的视频帧/图像,X为亲戚亲们理想高分辨率的视频帧/图像,而H和D分别为模糊算子和分辨率下采样算子,n为退化过程中产生的噪声。

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这里,超分辨率技术就不单单是另另一个多多 视频图像的后补救技术,要是基于上下采样的编码传输框架中的另另一个多多 重要环节。这么什么的问题来了,你你这个 下采样-超分辨率的图片传输方案B都都都还还都可以 节省下行效率 吗?(最终图片的视觉质量一致的前提下),如何让说是在相同的下行效率 限制下,直接压缩传输大图片和压缩小图片再超分辨率显示,哪有有一种方案对显示的主观质量更好?

根据图像超分辨率的技术路线进行分类,图像超分辨率技术大致都还要分为以下几类:

实验中首先验证得到另另一个多多 认识:

《如何解读《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简》》

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如何让在你你这个 场景下另另一个多多 方案之间可不都都还还都可以 了直观的从理论上比较,很多亲戚亲们通过实验来进行说明,设计了以下实验:

《微信技术总监谈架构:微信之道——大道至简(PPT讲稿) [附件下载]》 

基于定参数的线性滤波器技术;

《首次揭秘:QQ实时视频聊天肩上的神秘组织》

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视频图像超分辨率技术作为图像的后补救技术能为了匹配更大分辨率的显示设备够提升图像的主观视觉效果。在压缩传输的应用场景中,为了在同等下行效率 下获得更高的图像质量,超分辨率算法适用于低下行效率 时低质量图像上的增强,在下行效率 富有时仍然应该传输高分辨率图像,即下采样—超分辨率的技术,受限于其性能上限,仅仅在低码率传输条件下,采用超分辨率增强的图像质量明显优于的在大图像上直接编码(即同等质量节省下行效率 )。

简单来说超分辨率技术都还要分为以下有有一种:

视频图像超分辨率技术,是图像补救相关什么的问题中的基础什么的问题之一,也是近些年来学术界研究的热点什么的问题。

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1)只参考当前低分辨率图像,不依赖很多相关图像的超分辨率技术,称之为单幅图像的超分辨率(single image super resolution),也都还要称之为图像插值(image interpolation);

(本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1377-1-1.html)

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而另有有一种方案B是,先通过下采样的土最好的办法将原视频图像的分辨率下采为原分辨率的1/K,如何让在低分辨率和现有下行效率 下进行压缩和传输,接收端在解码后通过超分辨率技术将该视频图像的分辨率以K倍重建后显示。

[1] 有关QQ、微信的技术文章:

《QQ音乐团队分享:Android中的图片压缩技术详解(上篇)》

《微信团队披露:微信界面卡死超级bug“15。。。。”的来龙去脉》

2)参考多幅图像或多个视频帧的超分辨率技术,称之为多帧视频/多图的超分辨率(multi-frame super resolution)。

另另一个多多 是随着码率(下行效率 )的增加,直接压缩传输的方案A能快速的达到近无损压缩或无损压缩;

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你你这个 很直观的超分辨率什么的问题,它的理论描述又是哪些样子的呢?如下图所示,超分辨率要是将左图中像素点之间的空间位置用像素点进行填充,使得整个图像具有更多的像素点,更富有的细节,从信号的深度图讲要是补充出更多的高频成分。

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如图(a)和(b)两幅图像的性能比较所示,图像纵坐标为图像全参考的视觉质量评价土最好的办法SSIM指标(用来比较相同分辨率下的原图和在对端最终显示的图像的差异),横坐标为图像经由第三方编码器WebP的压缩码流所占用的存储空间(KB),上下采样压缩曲线的另一个数据点对应WebP质量因子分别为40,500,500,5000,而原图压缩的另一个数据点对应WebP质量因子分别是2,5,15,500。

通过观察可知,PC机上的超分辨率技术相对比较简单(比如,临近像素克隆技术or双线性插值),而手机端屏幕的超分辨率技术比PC机显示的超分辨率技术的性能要更好很多,都都都还还都可以 提供较好的主观视觉质量,且IOS系统的手机的超分辨率技术相比于很多Andriod系统手机的超分辨率技术性能更高很多。不同的超分辨率算法带来的增强视觉感受的效果不同,很多软件的超分辨率土最好的办法在带来更好的视觉质量的共同,也引入了很大的计算代价,不断挑战着显示设备的计算能力。

本文试着讲述超分辨率技术的正确打开土最好的办法,浅谈视频图像的超分辨率技术的基本概念和应用场景等什么的问题。

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这两类技术中,一般来讲后者相比于前者具有更多的可参考信息,并具有更好的高分辨率视频图像的重建质量,如何让其更高的计算多样化度也限制了其应用。故,本文顶端将以单图超分辨率/图像插值为例,进行超分辨率技术的介绍。

最直接的方案A是按照原分辨率和现有下行效率 来进行压缩和传输,最终直接显示;

这么,前边赘述了这么多超分辨率的基础概念和使用土最好的办法,你你这个 技术看起来要是万能的吗?很多人会有什么的问题,那就都还要借着超分辨率技术用小分辨率的图进行通信就好了?我我觉得并前会 曾经的!

Y = HDX + n

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通常在补救你你这个 超分辨率什么的问题的已经 ,亲戚亲们常常探索你你这个 退化信号是如何从亲戚亲们希望的理想信号变化得到的(即分辨率的退化过程),如何让对退化过程进行精确地描述,往往对其逆什么的问题的求解有重要的意义。

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再通过实验曲线都还要得出,在低码率范围内,采用原图压缩方案的压缩下行效率 要低于基于采样的图像编码策略(即同等质量下,基于采样的图像编码策略图片文件更小,节省下行效率 ),而在中高码率范围内,采用原图压缩方案的压缩下行效率 要优于基于采样的图像压缩方案(即同等质量下,超分辨率的图像编码策略的图片文件更大,浪费下行效率 )。

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综上所述,视频图像超分辨率技术在应用中要考虑计算多样化性限制,传输下行效率 的限制和视觉性能上限(主观视觉效果)等因素,来取舍恰当的应用场景。

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简单来讲,图像超分辨率要是提高图像的空间分辨率,类似于将一幅图片的分辨率由352x288扩大到704x576,方便用户在大尺寸的显示设备上观看。图像的超分辨率,是图像补救相关什么的问题中的基础什么的问题之一,并具有广泛的实际需求和应用场景,在数字成像技术,视频编码通信技术,深空卫星遥感技术,目标识别分析技术和医学影像分析技术等方面,视频图像超分辨率技术都都都都还还都可以 应对显示设备分辨率大于图像源分辨率的什么的问题。

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在下行效率 良好的具体情况下,原图分辨率直接压缩传输的方案都都都还还都可以 提供更加好的视觉质量(即超分辨率技术在同等质量下浪费传输下行效率 和后补救计算资源)。

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基于图像边缘特征的技术;

先举另另一个多多 小例子,一张悠久而经典的低分辨率老照片,为什会么会在另另一个多多 先进的高清的显示器上播放?这要是低分辨率图片和高分辨率显示设备之间的不匹配。很明显,你你这个 场景下亲戚亲们都还要使用超分辨率技术,如下图所示。

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在传输图片的已经 ,超分辨率和下行效率 哪些关系呢?

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在本文的什么的问题中,即超分辨率的退化模型,都还要通过以下公式来描述:

本文来自微信多媒体团队高欣玮的技术分享。

在下行效率 严重受限的具体情况下,使用超分辨率技术都都都还还都可以 改善其曾经较差的视觉质量(即超分辨率技术在同等质量下节省传输下行效率 );

进而亲戚亲们结合应用环境得出以下结论:

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曾经是随着码率(下行效率 )的增加,超分辨率的方案B具有性能上限的限制,接近上限时,增加码率就只会带来非常微弱视觉性能的提升。

单从图像的后补救显示的深度图来讲,目前在PC和手机的屏幕显示功能上都配有相应的实时的超分辨率技术。

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一般来讲,现在的通信类应用中,图片前会 还要经过压缩,传输,再解压缩曾经的一系列过程:

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