Надроздільна здатність (SR) відноситься до методи, спрямовані на підвищення просторової роздільної здатності цифрових зображень. Це призвело до розробки багатьох алгоритмів для обробки зображень [1], наприклад природних зображень [2], супутникових зображень [3] або медичних зображень [4].
Надроздільна здатність зображення є завдання машинного навчання, метою якого є збільшення роздільної здатності зображення, часто в 4 рази або більше, зберігаючи при цьому його вміст і деталі, наскільки це можливо. Кінцевим результатом є версія вихідного зображення з високою роздільною здатністю.
Техніка надроздільності (SR). реконструює зображення з вищою роздільною здатністю або послідовність із спостережуваних зображень LR. Оскільки SR розроблявся більше трьох десятиліть, як багатокадрові, так і однокадрові SR знайшли значне застосування в нашому повсякденному житті.
Надроздільна здатність заснована на ідеї, що комбінація послідовності зображень сцени з низькою роздільною здатністю (зашумлена) може бути використана для створення зображення високої роздільної здатності або послідовності зображень. Таким чином, він намагається реконструювати оригінальне зображення сцени з високою роздільною здатністю, враховуючи набір спостережуваних зображень із меншою роздільною здатністю.
Основною ідеєю супер-роздільності є об’єднання кількох зображень одного об’єкта з низькою роздільною здатністю (LR) під «різними кутами» (різної точки зору) для отримання одного зображення з вищою роздільною здатністю.
A: RTX Video Super Resolution – це технологія масштабування відео, яка використовує штучний інтелект і тензорні ядра RTX для покращення якості відео шляхом видалення блокових артефактів стиснення та підвищення роздільної здатності відео.