文件名称：RawSR:利用原始图像以获得图像超分辨率
文件大小：12KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-01 17:26:17
Python
利用原始图像进行实时超高分辨率 这个库是在TPAMI文章介绍了rawSR算法。 ， 内容 环境 我们的模型是在Ubuntu上的以下环境中经过训练和测试的： Python：v2.7.5，带有以下软件包： 使用gpu的tensorflow：v1.9.0 原始文件：v0.12.0 numpy的：v1.15.3 scipy：v1.1.0 介绍 超分辨率是计算机视觉中的一个基本问题，旨在克服相机传感器的空间限制。 尽管单图像超分辨率已取得重大进展，但大多数现有算法仅对不真实的合成数据表现良好，这限制了它们在实际场景中的应用。 在本文中，我们研究了实景单图像超分辨率问题，以弥合合成数据与实拍图像之间的差距。 具体来说，我们关注现有超分辨率算法的两个问题：第一，缺乏现实的训练数据；第二，缺乏实际的训练数据。 第二，对摄像机记录的信息利用不足。 为了解决第一个问题，我们提出了一条新的管道，通过
【文件预览】：
RawSR-master
----tools.py(10KB)
----train_and_test.py(10KB)
----test.py(89B)
----Readme.md(8KB)
----model.py(14KB)
----parameters.py(3KB)