微信团队分享:视频图像的超分辨率技术原理和应用场景

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通过观察可知,PC机上的超分辨率技术相对比较简单(比如,临近像素复制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有些,也能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有些Andriod系统手机的超分辨率技术性能更高有些。不同的超分辨率算法带来的增强视觉感受的效果不同,有些软件的超分辨率措施 在带来更好的视觉质量的并肩,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。

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[2] 有关QQ、微信的技术故事:

5个多 是随着码率(强度)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;

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还时要分为以下几类:

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基于图像重构约束的技术和基于机器学习的技术。

5个多 是随着码率(强度)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。

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1)只参考当前低分辨率图像,不依赖有些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),也还时要称之为图像插值(image interpolation);

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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5个多 分辨率下采样(宽高均为1/2倍)的预处置措施 ,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+上的方案和四种 经典的强度网络的SCN措施 )。

基于定参数的线性滤波器技术;

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而另四种 方案B是,先通过下采样的措施 将原视频图像的分辨率下采为原分辨率的1/K,有些在低分辨率和现有强度下进行压缩和传输,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。

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一般来讲,现在的通信类应用中,图片全部有无时要经过压缩,传输,再解压缩5个多 的一系列过程:

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在传输图片的后来,超分辨率和强度有那些关系呢?

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下面大家给出5个多 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:

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,有些其更高的计算冗杂度也限制了其应用。故,本文后边将以单图超分辨率/图像插值为例,进行超分辨率技术的介绍。

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有些在有些场景下5个多 方案之间还也能了直观的从理论上比较,什么都大家通过实验来进行说明,设计了以下实验:

没办法 ,前边赘述了没办法 多超分辨率的基础概念和使用措施 ,有些技术看起来什么都万能的吗?有些人会有那些的问题报告 ,那就还时要借着超分辨率技术用小分辨率的图进行通信就好了?有无要是我并全部有无5个多 的!

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在强度良好的情况汇报下,原图分辨率直接压缩传输的方案也能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强度和后处置计算资源)。

这里,超分辨率技术就不单单是5个多 视频图像的后处置技术,什么都基于上下采样的编码传输框架中的5个多 重要环节。没办法 那些的问题报告 来了,有些下采样-超分辨率的图片传输方案B也能节省强度吗?(最终图片的视觉质量一致的前提下),有些说是在相同的强度限制下,直接压缩传输大图片和压缩小图片再超分辨率显示,哪四种 方案对显示的主观质量更好?

[1] 有关QQ、微信的技术文章:

其中Y为低分辨率的视频帧/图像,X为大家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。

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

通常在处置有些超分辨率那些的问题报告 的后来,大家常常探索有些退化信号是怎么才能 才能 从大家希望的理想信号变化得到的(即分辨率的退化过程),有些对退化过程进行精确地描述,往往对其逆那些的问题报告 的求解有重要的意义。

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有些很直观的超分辨率那些的问题报告 ,它的理论描述又是那些样子的呢?如下图所示,超分辨率什么都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,更富足的细节,从信号的强度讲什么都补充出更多的高频成分。

Y = HDX + n

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视频图像超分辨率技术作为图像的后处置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,为了在同等强度下获得更高的图像质量,超分辨率算法适用于低强度时低质量图像上的增强,在强度富足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(即同等质量节省强度)。

本文来自微信多媒体团队高欣玮的技术分享。

本文试着讲述超分辨率技术的正确打开措施 ,浅谈视频图像的超分辨率技术的基本概念和应用场景等那些的问题报告 。

由上述公式可知该退化那些的问题报告 处于着病构底部形态,即多个不同的高分辨率图像X,经过相同的退化过程处置,还时要得到同样的低分辨率图像Y。这就因为大家无法直接通过Y求解出5个多 精确的X,也是视频图像超分辨率那些的问题报告 突然是5个多 开放性那些的问题报告 的因为(逐渐逼近符合人眼视觉认识的解)。

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)。

《QQ 18年:解密8亿月活的QQ后台服务接口隔离技术》

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

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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措施 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5个数据点对应WebP质量因子分别为40,200,200,200,而原图压缩的5个数据点对应WebP质量因子分别是2,5,15,200。

如下图所示:

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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冗杂性限制,传输强度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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在强度严重受限的情况汇报下,使用超分辨率技术也能改善其5个多 较差的视觉质量(即超分辨率技术在同等质量下节省传输强度);

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简单来讲,图像超分辨率什么都提高图像的空间分辨率,相似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,是图像处置相关那些的问题报告 中的基础那些的问题报告 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也能应对显示设备分辨率大于图像源分辨率的那些的问题报告 。

再通过实验曲线还时要得出,在低码率范围内,采用原图压缩方案的压缩强度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,节省强度),而在中高码率范围内,采用原图压缩方案的压缩强度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,浪费强度)。

基于图像边缘底部形态的技术;

图像和视频通常含晒 着极少量的视觉信息,且视觉信息四种 具有直观高效的描述能力,什么都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,在计算机图像处置,计算机视觉和机器学习等领域中,来自工业界和学术界的有些学者和专家都持续关注着视频图像的超分辨率技术有些基础热点那些的问题报告 。

进而大家结合应用环境得出以下结论:

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先举5个多 小例子,一张悠久而经典的低分辨率老照片,为什么我么我在5个多 先进的高清的显示器上播放?这什么都低分辨率图片和高分辨率显示设备之间的不匹配。很明显,有些场景下大家还时要使用超分辨率技术,如下图所示。

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目前,在常见的有些视频图像的应用中,大家给定的码率均为中高码率以满足图像视频的视觉质量,大累积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200的水平,如实验中验证的一样,在有些码率范围下,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。

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单从图像的后处置显示的强度来讲,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。

在本文的那些的问题报告 中,即超分辨率的退化模型,还时要通过以下公式来描述:

视频图像超分辨率技术,是图像处置相关那些的问题报告 中的基础那些的问题报告 之一,也是近些年来学术界研究的热点那些的问题报告 。

实验中首先验证得到5个多 认识:

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最直接的方案A是按照原分辨率和现有强度来进行压缩和传输,最终直接显示;

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简单来说超分辨率技术还时要分为以下四种 :