又是一篇简单的记录。图像超分辨率大致分为以下几类:单张LR->单张HR,这类基本依靠先验或者训练学习,实际运用上等同于猜。多张LR->多张HR,基本上是视频的超分辨率,多张LR->单张HR,这种就是典型的堆栈超分。堆栈超分是建立在亚像素配准和多帧融合的策略上,通过多帧图像采集不同的相位。亚像素配准又可以使用块匹配、光流、sift,融合策略五花八门,Google HDR做了不少这方面的工作,单帧超分的RAISR、多帧超分的Handheld Multi-frame SR等,可多多研究。…

最近时间越来越紧张,无疑时间管理出了些问题。现在只能简要的记录自己最近接触的算法,比较杂乱,纯个人笔记。

图像对比度增强算法:局部拉普拉斯滤波,该算法有两篇paper比较重要,一篇就是2011年的LLF,还有一篇是加速算法2014年的Fast LLF。在Matlab2017a之后的版本,直接有函数可以调用Fast LLF。另外,C++版本的在github上也有实现。

LLF将高斯金字塔和高斯金字塔重建两个过程铺展开来,对局部简历灰度重映射关系来增强图像局部细节。

LLF还可以改进,通过低层次高层次应用不同的增益,来实现全局和局部的调整,可以克服一些局部光晕等效应,留给以后思考。

这篇简记内容不多,如果以后回来翻翻说不定会有补充。…