四种网络模型在OpenCV图像超分辨率重建中的应用

简介：
本研究探讨了四种不同的网络模型在OpenCV平台上的应用效果，专注于提升图像超分辨率重建的质量与效率，为高清晰度图像处理提供新的解决方案。 在OpenCV代码库中，并非所有超分辨率模型都被包含进来，目前支持的有四种不同的超分辨率模型：EDSR、ESPCN、FSRCNN 和 LapSRN。这些模型可以实现2倍到8倍不等的图像放大效果。 其中，EDSR是表现最好的一个，但同时也是体积最大的，因此运行速度相对较慢；而ESPCN则以其快速处理能力和较小的模型大小著称，并能够对视频进行实时处理（取决于图像尺寸）；FSRCNN同样是一个小型且高效的模型，具备准确推断能力，也能实现实时视频升频。LapSRN则是中等体积的模型，在四种之中可以实现最大的8倍放大效果。