提高图像质量

Question

我需要改善图像质量，将其从低质量提高到高清晰度。我正在使用OpenCV库。我尝试了很多方法，包括GaussianBlur()、Laplacian()、变换函数、滤波函数等等，但我只能将图像转换为高清分辨率并保持相同的质量。有可能达成我的目标吗？我需要自己实现算法还是有其他方法可以做到？非常感谢任何帮助。先行致谢。

- Lazar

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不可能的。你无法增加信息（分辨率细节）。最好的办法是猜测如何组合实际信息以提供更好质量的想法，即某种插值方法。 - Miki

您想要改善哪些方面的质量？工件？噪音？老化？方块状？这是一个非常广泛的问题，请具体说明，我们可以帮助您。 - Pervez Alam

不同颜色区域之间的过渡必须更加锐利。因此，我猜测是锐度。 - Lazar

“提高图像质量”没有绝对的意义。请要求更明确的内容。同时请注意，“The Expert”中所展示的内容纯属虚构。 - user1196549

Answer 1

我使用了这个链接作为参考。它还有其他有趣的过滤器可以让你尝试。

如果你在使用C++：

detailEnhance(Mat src, Mat dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)

如果您正在使用Python：

dst = cv2.detailEnhance(src, sigma_s=10, sigma_r=0.15)

变量“sigma_s”确定执行过滤所需像素邻域的大小。

变量“sigma_r”确定像素邻域内不同颜色如何相互平均。其范围为：0-1。较小的值意味着类似的颜色将被平均，而不同的颜色保持不变。

由于您正在寻找图像的清晰度，建议您尽可能保持内核最小。

这是我对样本图像获得的结果：

1.原始图像：

2. 当sigma_r值较低时，图像变得更加清晰：

3. 对于更高的sigma_r值，图像变得更加清晰：

请查看上述链接获取更多信息。

- Jeru Luke

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如果您尝试使用kernel=10和range=0.5，将会出现错误；请将它们作为位置参数输入，分别为10和0.5。 - sputnick567

Answer 2

在OpenCV中应用超分辨率技术如何呢?可以在这里找到一篇更详细的参考文章：https://learnopencv.com/super-resolution-in-opencv/

基本上，您需要安装Python依赖项opencv-contrib-python以及一个可工作的版本的opencv-python。

在OpenCV中有不同的超分辨率技术可供选择，包括EDSR、ESPCN、FSRCNN和LapSRN等。教程文章中还包含了Python和C++的代码示例，易于查看。

- Kris Stern

Answer 3

需要进行更正 dst = cv2.detailEnhance(src, sigma_s=10, sigma_r=0.15)

使用内核将会出现错误。

- TDI-India

Answer 4

+1 给 kris stern 的回答,

如果你正在寻找在 OpenCV 中使用预训练模型实现超分辨率的实际应用，请查看下面的笔记本以及描述详细信息的视频。

https://github.com/pankajr141/experiments/blob/master/Reasoning/ComputerVision/super_resolution_enhancing_image_quality_using_pretrained_models.ipynb

https://www.youtube.com/watch?v=JrWIYWO4bac&list=UUplf_LWNn0a9ubnKCZ-95YQ&index=4

以下是使用OpenCV的示例代码

model_pretrained = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()

# setting up the model initialization
model_pretrained.readModel(filemodel_filepath)
model_pretrained.setModel(modelname, scale)

# prediction or upscaling
img_upscaled = model_pretrained.upsample(img_small)

- duck