图像分辨率

<div class="markdown-body topic-content-big-font" id="emojify"> <blockquote> 作者：Tetianka Martyniuk 来源：量子位@微信公众号 还有什么能比国际顶会更能反映图像技术的最前沿进展？在这篇文章中，亲历了ECCV 2018的机器学习研究员Tetianka Martyniuk挑选了6篇ECCV 2018接收论文，概述了超分辨率（Super-Resolution, SR）技术的未来发展趋势。 一：学习图像超分辨率，先学习图像退化 论文： To learn image super-resolution, use a GAN to learn how to do image degradation first 为什么超分辨率经常被认为是个相当简单的问题？我曾经说过，因为它能够轻松得到训练数据（只需要降低获取图像的清晰度即可），所以和图像修复任务相比，超分辨率可能显得有些无聊。 但人工生成的低分辨率图像，和真实自然存在的图像一样吗？答案是否定的。和通过双三次插值生成的图像不同，真实世界的低分辨率图像明显属于不同类别。 因此，有人认为用这些人工生成的图像训练GAN并不能生成真实的图像。 为了处理这个问题，这篇论文的作者建议了两步走的方法：首先，用未配对的图像训练一个降低分辨率的GAN

带宽 ，这个经常出现在内存、显存、显示器的技术参数到底是什么？其实，带宽在PC中是无处不在，下面就让我们一起来听听关于带宽的故事，了解一下带宽的基础知识。无论是初学者还是有一定经验的用户，文中介绍的内容都值得去学习和掌握。这些概念有利于大家深入、全面的了解计算机知识，是成为一个硬件高手的必经之路。 你知道吗？数字世界中的 比特 在数字世界里没有电影、没有杂志、没有一首首的乐曲，只有一个个的数字“1”和“0”。以前人们对于数字世界中的这两个数字还不知道如何命名，直到1946年普林斯顿大学的统计学家约翰•土吉（John Turkey）把它们定为二进制，才有了比特（Bit）这一术语。比特是电脑当中最小的量单位，1 MB=1024 KB=1024×1024 Byte=1024×1024×8 Bit。 一、认识带宽 在电子学领域里，带宽是用来描述 频带宽度 的。 在数字传输方面，也常用带宽来衡量 传输数据的能力 。用它来表示单位时间内（一般以“秒”为单位）传输数据容量的大小，表示吞吐数据的能力。这也意味着，宽的带宽每秒钟可以传输更多的数据。所以我们一般也将“带宽”称为“数据传输率”。 带宽的单位一般有两种表现形式第一种是B/s、KB/s或MB/s，表示单位时间（秒）内传输的数据量（字节、千字节、兆字节)。第二种是bps（或称b/s）、Kbps（或称Kb/s）或Mbps（或称Mb/s）

Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 论文总结 提示： 文中用【】表示的是我没读懂的内容 文中用[]表示的是我不会翻译的内容,翻译都不会，基本上也不理解啦。 Abstract 摘要讲了讲论文写了些啥： 作者们提出了一种针对单图像超分辨的深度学习方法，即SRCNN。该方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。映射是用一个低分辨率图像为输入，高分辨率图像为输出的深度卷积神经网络来表示的。 证明了传统基于稀疏编码的SR方法也可以看作是一个深度卷积网络。 传统方法是分别处理每个组件，而SRCNN联合优化所有层。 SRCNN具有轻量级的结构，同时有最先进的恢复质量，并且实现了快速的实际在线使用。 作者们探索了不同的网络结构和参数设置，以实现性能和速度之间的权衡。 SRCNN可以同时处理三个颜色通道，表现出更好的整体重建质量。 Introduction 超分辨率问题本质是不适定的（ inherently ill-posed）或者说超分辨率是个欠定逆问题（ underdetermined inverse problem）。意思就是超分辨率是个解不是唯一的问题，因为对于任何给定的低分辨率像素都存在多重解。对于这个问题通常用强先验信息约束解空间来缓解，为了学习强先验信息，现在最先进的方法大多基于例子的策略（example

learning to see.pdf @lutingting 2016-11-04 16:15 字数 10899 阅读 4087 SIFT特征提取及匹配 数字图像处理 图像特征提取 SIFT特征提取及匹配 1.SIFT（Scale-invariant feature transform）算子的核心思想 2.什么是尺度空间呢？ 2.1 一篇百度文库的文章关于尺度空间的分析 例子1 例子2 现实生活中的例子 2.2 SIFT中的尺度空间的概念 3.SIFT特征提取 3.1 尺度空间极值检测 3.1.1 尺度空间的建立（高斯金字塔的建立） 3.1.2 图像差分高斯金字塔（DoG）的建立 3.1.3 尺度空间中特征点的检测（DoG中极值点的检测） 3.2 关键点位置及尺度确定 3.3 关键点方向确定 3.4 特征向量生成 4.SIFT特征的匹配 5.下面是一些参考程序 5.1 5.2 1.SIFT（Scale-invariant feature transform）算子的核心思想 利用不同尺度的高斯核函数对图像进行平滑，即构造图像的尺度空间 比较不同尺度平滑后的图像差别，在某局部范围内，差别最大或者差别最小的像素点就是特征明显的点 由于SIFT特征的检测方式，使得它具有： 尺度不变性：在尺度空间内进行的特征点检测 2.什么是尺度空间呢？ 2.1 一篇百度文库的文章关于尺度空间的分析

移动端开发中，关于适配问题的一点总结(一) 转自：http://www.jianshu.com/p/3a5063028706?nomobile=yes 我们第一次接触移动web的时候，直观印象样应该是：屏幕比pc小很多，所以对pc端设计的界面，不一定（或者说不完全）能很好的适用到移动端。 下面这段代码，做过移动端项目的同学一定不会陌生。 假设你已经见过上面的代码，并有所应用，对响应式设计如何工作有大概的了解，但不一定清楚一些细节。最近在做一个移动端的项目，要求做到精确还原设计稿，像素级。现在我把自己的一些心得分享出来，给大家参考。下面我就关于 像素，视口，分辨率，meta视口 相关的内容展开叙述。 要实现像素级还原，首先我们要搞清楚什么是像素。 #像素 像素(pixel) 是网页布局的基础，web开发者，包括设计师，凭直觉去使用它。我们好像对它很熟悉，但依然还有很多关于这个基础构建模块的东西需要我们去学习。例如，一个像素到底是什么。 乍一看，这似乎是个非常简单的问题，一个像素就是计算机能够显示一种 特定颜色 的最小区域。屏幕上像素越多，你就看到的越多。或者说，同样尺寸的设备，像素越多，效果就越细腻。 对于开发者来说，给一个元素设置 width : 200px ;会发生什么事情呢？ //废话 lol ，就是给它设置宽度200px 呗，stupid question..

原文：http://www.cnblogs.com/chris-oil/p/5367106.html 初涉移动端设计和开发的同学们，基本都会在尺寸问题上纠结好一阵子才能摸到头绪。我也花了很长时间才弄明白，感觉有必要写一篇足够通俗易懂的教程来帮助大家。从原理说起，理清关于尺寸的所有细节。由于是写给初学者的，所以不要嫌我啰嗦。 现象 首先说现象，大家都知道移动端设备屏幕尺寸非常多，碎片化严重。尤其是Android，你会听到很多种分辨率：480x800, 480x854, 540x960, 720x1280, 1080x1920，而且还有传说中的2K屏。近年来iPhone的碎片化也加剧了：640x960, 640x1136, 750x1334, 1242x2208。 不要被这些尺寸吓倒。实际上大部分的app和移动端网页，在各种尺寸的屏幕上都能正常显示。说明尺寸的问题一定有解决方法，而且有规律可循。 像素密度 要知道，屏幕是由很多像素点组成的。之前提到那么多种分辨率，都是手机屏幕的实际像素尺寸。比如480x800的屏幕，就是由800行、480列的像素点组成的。每个点发出不同颜色的光，构成我们所看到的画面。而手机屏幕的物理尺寸，和像素尺寸是不成比例的。最典型的例子，iPhone 3gs的屏幕像素是320x480，iPhone 4s的屏幕像素是640x960。刚好两倍，然而两款手机都是3

普通的显示，接上 MacBook 发现原生的分辨率设置在 2K 显示器上字体很小，换成 1080P 分辨率显示效果又特别模糊。下面介绍MacBook强行开启 HiDPI。 什么是 HiDPI 它使用横纵 2 个物理像素也就是 4 个物理像素来显示 1 个像素区域，结果就是图像的细节得到翻倍、更清晰、边缘更平滑。 拿 13 寸的 MacBook Pro 举例，它的屏幕物理分辨率是 2560 x 1600，所以原生的 HiDPI 分辨率就是 1280x800。更高的一档 1440x900 HiDPI 缩放分辨率，则是虚拟出一个 2880x1800 的分辨率，再进行软缩放输入。所以你能发现苹果的电脑总是有很高的分辨率。 好了，既然你的屏幕是 1080p，本身就没有那么多像素去合成 HiDPI，如果以原生的显示计算，你这屏幕的 1080p 分辨率应该是 960x540，这么低的分辨率你是没法用的。 这个脚本的功能就是虚拟出比你的屏幕物理分辨率更高的假分辨率……如果你要开启 1080p 的 HiDPI 分辨率，就虚拟一个 3840 x 2160 的假分辨率，然后 macOS 会使用 4 个像素来显示 1 个像素区域，也就是和你物理分辨率一样的 1080p 分辨率。 手动配置 HiDPI 本教程测试环境： 笔记本：MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015)

2014-09-12 richardbao @richardbao 现如今 iPhone 在尺寸上终于“百花齐放”了，有点向 Android 世界发展的趋势。至日前 Apple 发布 iPhone 6 和 iPhone 6 Plus 时，iPhone 家族有了如下五种不同的屏幕： 首先是以实际物理尺寸为准的相对大小，如下图绿色所示： 然而由于屏幕的实际像素密度（ppi）不同，如果按实际像素的数量来比较的话，得到的是下面的相对大小，如蓝色所示： 可以看到，第一代屏幕因为是非 Retina 的，虽然物理尺寸和 iPhone 4/4S 一样，但像素数量少得可怜。而最新发布的 iPhone 6 Plus 虽然设备尺寸比 iPhone 6 只是稍大，但实际像素却多了许多，不愧是 401ppi 的屏幕。 但是，这个 401ppi 的屏幕和之前的 326ppi 的 Retina 屏幕相比，大了不少，但又不够大。在 Retina 绘图系数上显得很尴尬。 比如说，我们在这个屏幕上继续使用 @2x 系数的 Retina，那么同样的一张照片应该显示如下： 此时，1080px 对应的逻辑像素是 540 pt @2x。当我们将其调整回真机物理尺寸的时候，会发现 iPhone 6 Plus 上的图反而变小了： 这样会导致一个尴尬的结果：用户拿着一个大屏手机，字却反而比小屏幕手机更小，更看不清楚。因此，@2x

一、这是篇经验分享 就算不是果粉也应该知道，iPad2与new iPad的重大区别之一就是显示屏的分辨率。new iPad显示屏被称之为“视网膜显示屏”，其 设备分辨比 （之前有详细介绍， 点击这里 查看）是iPad2的两倍。 – iPad mini也是普通分辨比。 iPad2与new iPad同时显示一个页面，宽度都是1024像素的，那差别在什么地方呢？——就在于new iPad每个像素点实际上有4倍的普通像素点，如下示意(© smashingmagazine)： 我们使用CSS设置的像素值(px)属于普通像素点，或者称之为标准像素点。 因此，一张200×200尺寸的图片，我们设置如下CSS: img { width: 200px; height: 200px; } 在iPad2或Mini iPad中就是很正常显示的图片；但是，在New iPad中，1个CSS像素点实际上有4个位图像素点，1个分成4个，显然不够分啊，只能颜色 近似选取 ，于是，图片感觉就是模糊的(© smashingmagazine)！ 因此，要想让视网膜屏幕下的图片高清晰显示，我们需要的图片的原始大小不能是200×200像素，而需要2倍高宽，即400×400像素，CSS像素限制依然是： img { width: 200px; height: 200px; } 此时，视网膜屏幕下图片就显示OK了

像素 PIXEL 图片的基本单位 像素非常小 图片是成千上万的像素组成 显示/屏幕分辨率 （DPI 屏幕分辨率） 图像分辨率 （PPI） 1920*1080是像素点长度1920个像素点 X1080个像素点 分辨率： 帧：1秒60帧 【转】分辨率、帧率和码率三者之间的关系 原贴地址：https://blog.csdn.net/lipengshiwo/article/details/53169235 帧率：FPS（每秒钟要多少帧画面）； 以及Gop（表示多少秒一个I帧） 码率：编码器每秒编出的数据大小，单位是kbps，比如800kbps代表编码器每秒产生800kb（或100KB）的数据。 分辨率：单位英寸中所包含的像素点数； VGA：Video Graphics Array（视频图像分辨率） 三者的对应直播质量的影响因素： 帧率：影响画面流畅度，与画面流畅度成正比：帧率越大，画面越流畅；帧率越小，画面越有跳动感。如果码率为变量，则帧率也会影响体积，帧率越高，每秒钟经过的画面越多，需要的码率也越高，体积也越大。帧率就是在1秒钟时间里传输的图片的帧数，也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次。 分辨率：影响图像大小，与图像大小成正比：分辨率越高，图像越大；分辨率越低，图像越小。 清晰度 在码率一定的情况下，分辨率与清晰度成反比关系：分辨率越高，图像越不清晰，分辨率越低，图像越清晰。