Technologie de super-résolution d'image
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- 2025/1/6
Résumé
La résolution d'image est un ensemble de paramètres de performance utilisés pour évaluer le niveau de détail des informations contenues dans une image, notamment la résolution temporelle, la résolution spatiale et la résolution de profondeur de couleur, reflétant la capacité d'un système d'imagerie à capturer et à afficher les détails d'un objet. Par rapport aux images basse résolution, les images haute résolution ont généralement une densité de pixels plus élevée, des détails de texture plus ri
La résolution d'image est un ensemble de paramètres de performance utilisés pour évaluer le niveau de détail des informations contenues dans une image, notamment la résolution temporelle, la résolution spatiale et la résolution de profondeur de couleur, reflétant la capacité d'un système d'imagerie à capturer et à afficher les détails d'un objet. Par rapport aux images basse résolution, les images haute résolution ont généralement une densité de pixels plus élevée, des détails de texture plus riches et une plus grande fiabilité.
Cependant, dans la pratique, en raison de contraintes liées à des facteurs tels que les dispositifs d'acquisition, les conditions environnementales, les supports de transmission et la bande passante du réseau et les modèles de dégradation de l'image, il n'est souvent pas possible d'obtenir directement des images haute résolution idéales avec une netteté des contours et sans flou de bloc. Le moyen le plus direct d'améliorer la résolution de l'image est de mettre à niveau le matériel optique du système d'acquisition. Cependant, en raison des défis liés aux processus de fabrication et des coûts élevés, la résolution physique du problème des images basse résolution est souvent extrêmement coûteuse.
En conséquence, du point de vue des logiciels et des algorithmes, la technologie de reconstruction d’images en super-résolution est devenue un sujet de recherche d’actualité dans le traitement d’images et la vision par ordinateur, ainsi que dans d’autres domaines.
La technologie de reconstruction d'image en super-résolution (SR) fait référence au processus de reconstruction d'une image haute résolution à partir d'une image basse résolution donnée à l'aide d'algorithmes spécifiques. Plus précisément, elle utilise les connaissances du traitement d'images numériques et de la vision par ordinateur, ainsi que des algorithmes et des flux de traitement spécifiques, pour reconstruire une image haute résolution à partir d'une image basse résolution donnée. L'objectif est de surmonter ou de compenser les problèmes causés par les limitations du système d'imagerie ou de l'environnement d'acquisition, tels que le flou de l'image, la faible qualité ou les régions d'intérêt indistinctes. En termes simples, la reconstruction en super-résolution est le processus d'agrandissement d'une petite image en une image plus grande, la rendant ainsi « plus claire ».
L'effet est illustré dans l'image ci-dessous :
Algorithmes de reconstruction traditionnels à super-résolution
1. Reconstruction en super-résolution basée sur l'interpolation
2. Reconstruction en super-résolution basée sur un modèle de dégradation
3. Reconstruction en super-résolution basée sur l'apprentissage
Algorithmes de reconstruction à super-résolution basés sur l'apprentissage profond
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle, et l'apprentissage profond est l'algorithme le plus important dans l'apprentissage automatique. Il se concentre sur l'extraction de caractéristiques abstraites de haut niveau à partir de données via des transformations non linéaires multicouches, en apprenant les modèles de distribution sous-jacents des données pour faire des prédictions ou des jugements raisonnables sur de nouvelles données. Avec le développement continu de l'intelligence artificielle et du matériel informatique, Hinton et al. ont introduit le concept d'apprentissage profond en 2006, visant à extraire des caractéristiques abstraites de haut niveau à partir de données via des transformations non linéaires multicouches. Grâce à ses puissantes capacités d'ajustement, l'apprentissage profond a commencé à avoir un impact significatif dans divers domaines, en particulier dans l'image et la vision, les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) ont joué un rôle majeur, conduisant de nombreux chercheurs à appliquer l'apprentissage profond au domaine de la reconstruction en super-résolution.