图像超分辨率【MMagic理论基础】

发布网友发布时间：2024-10-13 18:14

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热心网友时间：2024-11-14 07:33

图像超分辨率旨在提升图像分辨率，以往使用插值方法如双线性或双立方插值，但仅提升分辨率，无法真实恢复细节。应用领域广泛，如提高图像质量，改善视频清晰度等。超分辨率算法经历了从经典方法到深度学习的转变。

经典方法包括基于无监督学习的稀疏编码，通过学习低分辨率图像中的基块组合高分辨率图像。然而，这种方法难以收敛，训练和推理耗时。深度学习算法如SRCNN、FSRCNN、SRGAN、ESRGAN等，利用卷积神经网络从低分辨率图像直接生成高分辨率图像。其中SRCNN和FSRCNN使用卷积网络，通过改进SRCNN，FSRCNN达到了实时推理标准，但存在棋盘效应问题，SRResnet则通过残差网络结构提升性能。

在性能评估方面，峰值信噪比（PSNR）是常用的评价指标，表示恢复图像质量。SRCNN存在冗余计算问题，速度慢。SRGAN等使用生成对抗网络，旨在产生更真实的高分辨率图像。损失函数选择也至关重要，MSE逐像素计算误差，感知损失函数则通过特征重构损失鼓励输出图像与目标图像在语义上匹配。

GAN（生成对抗网络）是一种无监督学习模型，用于学习数据结构的概率分布。其原理是通过数据集训练生成器和判别器，生成器试图生成真实数据，判别器判断生成数据的真假。在超分辨率任务中，GAN能够生成细节丰富、真实的高清图像。

超分辨率模型如SRGAN和ESRGAN在SRCNN基础上引入GAN结构，优化损失函数，采用RRDB（残差在密集块）等技术，以及非线性激活前的响应计算感知损失，提升模型性能。EDVR和BasicVSR等视频超分辨率模型则利用可变形卷积等技术，提高视频帧间的对齐和质量。