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『CV學(xué)習(xí)筆記』圖像超分辨率等圖像處理任務(wù)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR(峰值信噪比)

2年前作者：AI新視界分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報(bào)

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圖像超分辨率等圖像處理任務(wù)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR(峰值信噪比)

一. PSNR(峰值信噪比)

1.1. 定義

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）是圖像超分辨率等圖像處理任務(wù)中常用的一個(gè)指標(biāo)，用來(lái)評(píng)估圖像質(zhì)量。PSNR的值越高，表示失真越小，圖像質(zhì)量越好。

PSNR是通過(guò)對(duì)比原圖像和處理后圖像的每個(gè)像素的差異來(lái)計(jì)算的。其公式為：

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-740788.html

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2024年02月14日
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HarmonyOS學(xué)習(xí)路之開發(fā)篇—AI功能開發(fā)（圖像超分辨率）
針對(duì)圖片分辨率不足的問(wèn)題，傳統(tǒng)的解決方案是使用雙線性或雙三次插值的方法來(lái)放大圖像；而針對(duì)圖片壓縮噪聲的問(wèn)題，傳統(tǒng)的解決方案則是通過(guò)各種算法實(shí)現(xiàn)平滑、去噪。本SDK使用智能的方法，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依托硬件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，提供適用于移動(dòng)終端的1x和
2024年02月11日
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計(jì)算機(jī)畢設(shè) 基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建 - opencv python cnn
?? 這兩年開始畢業(yè)設(shè)計(jì)和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升，傳統(tǒng)的畢設(shè)題目缺少創(chuàng)新和亮點(diǎn)，往往達(dá)不到畢業(yè)答辯的要求，這兩年不斷有學(xué)弟學(xué)妹告訴學(xué)長(zhǎng)自己做的項(xiàng)目系統(tǒng)達(dá)不到老師的要求。為了大家能夠順利以及最少的精力通過(guò)畢設(shè)，學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，今天
2024年02月11日
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圖像超分辨率重建概述
1. 概念： ? ? ? ? 圖像分辨率是一組用于評(píng)估圖像中蘊(yùn)含細(xì)節(jié)信息豐富程度的性能參數(shù)，包括時(shí)間分辨率、空間分辨率及色階分辨率等，體現(xiàn)了成像系統(tǒng)實(shí)際所能反映物體細(xì)節(jié)信息的能力。相較于低分辨率圖像，高分辨率圖像通常包含更大的像素密度、更豐富的紋理細(xì)節(jié)及更
2024年02月04日
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圖像超分辨率簡(jiǎn)單介紹
圖像超分辨率（Image Super-Resolution，簡(jiǎn)稱SR）是一種通過(guò)使用計(jì)算機(jī)算法提高圖像分辨率的技術(shù)，即從低分辨率的圖像中生成高分辨率的圖像。圖像SR可以在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)成像、遙感等。圖像SR旨在從低分辨率（低清晰度）圖像中提高圖像質(zhì)量和信
2024年02月06日
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ISP之圖像降分辨率
1、圖像縮放背景圖像的放大、縮小(簡(jiǎn)稱縮放)是圖像處理的一種處理方法。所謂圖像縮放是指圖像分辨率的改變，它在圖像顯示、傳輸、圖像分析以及動(dòng)畫制作、電影合成、甚至醫(yī)學(xué)圖像處理中都有著相當(dāng)廣泛的應(yīng)用。比如要在1024 X 768 分辨率的顯示器上全屏顯示800 X 600 的數(shù)
2024年02月11日
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圖像超分辨率重建（pytorch）
?????????本文代碼主體來(lái)自CVPR2020論文《Closed-loop matters: Dual regression networks for single image super-resolution》,但原作者并未提供論文亮點(diǎn)--如何使用unpair數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的代碼，所以我在其基礎(chǔ)上補(bǔ)齊了該過(guò)程的代碼。 ? ? ? ? 代碼倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/VitaminyW/Super_Solution ? ? ?
2024年01月16日
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?目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA（單幅圖像超分辨率） CVPR19 單幅圖像超分辨率來(lái)了！?。?/a>
（一）前沿介紹論文題目：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 論文地址：CVPR19 超分辨率代碼地址：https://github.com/daitao/SAN 1.SOCA moudle結(jié)構(gòu)圖 2.相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果（二）YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA 1.配置common.py文件 2.配置yolo.py文件 3.配置yolov5/yolov7_SOCA moudle.yaml文件
2023年04月23日
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使用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像超分辨率（Python）
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2024年02月13日
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無(wú)人機(jī)航拍圖像的空間分辨率計(jì)算
GSD：無(wú)人機(jī)/遙感衛(wèi)星的空間分辨率，指航片/遙感影像一個(gè)像素點(diǎn)代表的空間距離。計(jì)算公式： d：?jiǎn)挝籧m、指空間分辨率。 s：?jiǎn)挝沪蘭、指像元大?。ㄏ袼亻g距）。 H：?jiǎn)挝籱、指飛行高度。 f：?jiǎn)挝籱m、指焦段（即鏡頭的焦段）。注意：計(jì)算時(shí)統(tǒng)一單位。同時(shí)，更值得注意的
2024年02月01日
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