圖像的超分辨率重建技術(shù)指的是將給定的低分辨率圖像通過特定的算法恢復(fù)成相應(yīng)的高分辨率圖像。隨著人工智能的不斷發(fā)展，超分辨率重建技術(shù)在視頻圖像壓縮傳輸、醫(yī)學(xué)成像、遙感成像、視頻感知與監(jiān)控等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用與研究。

       本文簡要介紹了圖像超分辨率技術(shù)的研究背景與意義，同時概述了其基本原理及評估指標(biāo)，然后著重介紹了基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建技術(shù)的處理流程及幾種具有代表性的超分辨率深度學(xué)習(xí)模型。

　　超分辨率重建技術(shù)的研究背景與意義

　　圖像分辨率是一組用于評估圖像中蘊(yùn)含細(xì)節(jié)信息豐富程度的性能參數(shù)，包括時間分辨率、空間分辨率及色階分辨率等，體現(xiàn)了成像系統(tǒng)實際所能反映物體細(xì)節(jié)信息的能力。相較于低分辨率圖像，高分辨率圖像通常包含更大的像素密度、更豐富的紋理細(xì)節(jié)及更高的可信賴度。

     但在實際上中，受采集設(shè)備與環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)傳輸介質(zhì)與帶寬、圖像退化模型本身等諸多因素的約束，我們通常并不能直接得到具有邊緣銳化、無成塊模糊的理想高分辨率圖像。提升圖像分辨率的最直接的做法是對采集系統(tǒng)中的光學(xué)硬件進(jìn)行改進(jìn)，但這種做法受限于制造工藝難以大幅改進(jìn)、制造成本十分高昂等約束。

      由此，從軟件和算法的角度著手，實現(xiàn)圖像超分辨率重建的技術(shù)成為了圖像處理和計算機(jī)視覺等多個領(lǐng)域的熱點研究課題。

      1955年，Toraldo di Francia在光學(xué)成像領(lǐng)域首次明確定義了超分辨率這一概念，主要是指利用光學(xué)相關(guān)的知識，恢復(fù)出衍射極限以外的數(shù)據(jù)信息的過程。

     1964年左右，Harris和Goodman則首次提出了圖像超分辨率這一概念，主要是指利用外推頻譜的方法合成出細(xì)節(jié)信息更豐富的單幀圖像的過程。

     1984 年，在前人的基礎(chǔ)上，Tsai和 Huang 等首次提出使用多幀低分辨率圖像重建出高分辨率圖像的方法后, 超分辨率重建技術(shù)開始受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛的關(guān)注和研究。具體來說，圖像超分辨率重建技術(shù)指的是利用數(shù)字圖像處理、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域的相關(guān)知識，借由特定的算法和處理流程，從給定的低分辨率圖像中復(fù)原出高分辨率圖像的過程。其旨在克服或補(bǔ)償由于圖像采集系統(tǒng)或采集環(huán)境本身的限制，導(dǎo)致的成像圖像模糊、質(zhì)量低下、感興趣區(qū)域不顯著等問題。

　　圖像超分辨率重建技術(shù)在多個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用范圍和研究意義，主要包括：  

(1) 圖像壓縮領(lǐng)域

　　在視頻會議等實時性要求較高的場合，可以在傳輸前預(yù)先對圖片進(jìn)行壓縮，等待傳輸完畢，再由接收端解碼后通過超分辨率重建技術(shù)復(fù)原出原始圖像序列，極大減少存儲所需的空間及傳輸所需的帶寬。

(2) 醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域

　　對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行超分辨率重建，可以在不增加高分辨率成像技術(shù)成本的基礎(chǔ)上，降低對成像環(huán)境的要求，通過復(fù)原出的清晰醫(yī)學(xué)影像，實現(xiàn)對病變細(xì)胞的精準(zhǔn)探測，有助于醫(yī)生對患者病情做出更好的診斷。

(3) 遙感成像領(lǐng)域

　　高分辨率遙感衛(wèi)星的研制具有耗時長、價格高、流程復(fù)雜等特點，由此研究者將圖像超分辨率重建技術(shù)引入了該領(lǐng)域，試圖解決高分辨率的遙感成像難以獲取這一挑戰(zhàn)，使得能夠在不改變探測系統(tǒng)本身的前提下提高觀測圖像的分辨率。

(4) 公共安防領(lǐng)域

　　公共場合的監(jiān)控設(shè)備采集到的視頻往往受到天氣、距離等因素的影響，存在圖像模糊、分辨率低等問題。通過對采集到的視頻進(jìn)行超分辨率重建，可以為辦案人員恢復(fù)出車牌號碼、清晰人臉等重要信息，為案件偵破提供必要線索。

(5) 視頻感知領(lǐng)域

　　通過圖像超分辨率重建技術(shù)，可以起到增強(qiáng)視頻畫質(zhì)、改善視頻的質(zhì)量，提升用戶的視覺體驗的作用。2 圖像超分辨率重建技術(shù)概述

　　2.1 降質(zhì)退化模型

　　低分辨率圖像在成像的過程中受到很多退化因素的影響，運(yùn)動變換、成像模糊和降采樣是其中最主要的三個因素。如圖1所示，整個過程可以通過使圖示的線性變換模型來表征。

　　上述退化模型可以由以下線性變換表示;

　　式中，L表示觀測圖像，H表示輸入的高分辨率圖像，F(xiàn)表示運(yùn)動變換矩陣，通常由運(yùn)動、平移等因素造成，B表示模糊作用矩陣，通常由環(huán)境或成像系統(tǒng)本身引起，D表示降采樣矩陣，通常由成像系統(tǒng)的分辨率決定，N表示加性噪聲，通常來自于成像環(huán)境或成像過程。圖像降質(zhì)退化模型描述了自然界中的高分辨率圖像轉(zhuǎn)換成人眼觀測到的低分辨率圖像的整個過程，即高分辨率圖像成像逆過程，為圖像超分辨率技術(shù)提供了堅實的理論基礎(chǔ)。

       2.2 重建圖像的評估

　　為了衡量重建算法優(yōu)劣，需要引入一種評估指標(biāo)來對重建后的圖像進(jìn)行評估。重建圖像的評價方式一般分為兩大類，一是主觀評價，二是客觀評價。主觀評價以人為評價主體，對重建后圖像的視覺效果做出主觀和定性的評估。為保證圖像的主觀評價具有一定的統(tǒng)計意義，此種評估方法需要選擇足夠多的評價主體，并保證評價主體中未受訓(xùn)練的普通人和受過訓(xùn)練的專業(yè)人員數(shù)量大致均衡。

       客觀評價中，峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio ，PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性(Structural Similarity， SSIM)是最常用的兩種圖像質(zhì)量評估指標(biāo)。其中PSRN通過比較兩幅圖像對應(yīng)像素點的灰度值差異來評估圖像的好壞，SSIM則從亮度、對比度和結(jié)構(gòu)這三個方面來評估兩幅圖像的相似性。具體計算公式如下：

　　2.3 圖像分辨率重建技術(shù)分類

　　根據(jù)分類準(zhǔn)則的不同，可以將圖像超分辨率重建技術(shù)劃分為不同的類別。從輸入的低分辨率圖像數(shù)量角度來看，可以分為單幀圖像的超分辨率重建和多幀圖像(視頻)的超分辨率重建;從變換空間角度來看，可以分為頻域超分辨率重建、時域超分辨率重建、色階超分辨率重建等;從重建算法角度來看，可以分為基于插值的重建、基于重構(gòu)的重建和基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建。本節(jié)主要從算法內(nèi)容出發(fā)，介紹幾類常見的超分辨率重建技術(shù)。

       (1) 基于插值的超分辨率重建

　　基于插值的方法將每一張圖像都看做是圖像平面上的一個點，那么對超分辨率圖像的估計可以看做是利用已知的像素信息為平面上未知的像素信息進(jìn)行擬合的過程，這通常由一個預(yù)定義的變換函數(shù)或者插值核來完成?；诓逯档姆椒ㄓ嬎愫唵?、易于理解，但是也存在著一些明顯的缺陷。

　　首先，它假設(shè)像素灰度值的變化是一個連續(xù)的、平滑的過程，但實際上這種假設(shè)并不完全成立。其次，在重建過程中，僅根據(jù)一個事先定義的轉(zhuǎn)換函數(shù)來計算超分辨率圖像，不考慮圖像的降質(zhì)退化模型，往往會導(dǎo)致復(fù)原出的圖像出現(xiàn)模糊、鋸齒等現(xiàn)象。常見的基于插值的方法包括最近鄰插值法、雙線性插值法和雙立方插值法等。(2) 基于重構(gòu)的超分辨率重建

　　基于重構(gòu)的方法則是從圖像的降質(zhì)退化模型出發(fā)，假定高分辨率圖像是經(jīng)過了適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動變換、模糊及噪聲才得到低分辨率圖像。這種方法通過提取低分辨率圖像中的關(guān)鍵信息，并結(jié)合對未知的超分辨率圖像的先驗知識來約束超分辨率圖像的生成。常見的基于重構(gòu)的方法包括迭代反投影法、凸集投影法和最大后驗概率法等。(3) 基于學(xué)習(xí)的超分辨率重建

　　基于學(xué)習(xí)的方法則是利用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間某種對應(yīng)關(guān)系，然后根據(jù)學(xué)習(xí)到的映射關(guān)系來預(yù)測低分辨率圖像所對應(yīng)的高分辨率圖像，從而實現(xiàn)圖像的超分辨率重建過程。常見的基于學(xué)習(xí)的方法包括流形學(xué)習(xí)、稀疏編碼和深度學(xué)習(xí)方法。3 基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建技術(shù)

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)中最主要的一個算法，其旨在通過多層非線性變換，提取數(shù)據(jù)的高層抽象特征，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)潛在的分布規(guī)律，從而獲取對新數(shù)據(jù)做出合理的判斷或者預(yù)測的能力。隨著人工智能和計算機(jī)硬件的不斷發(fā)展，Hinton等人在2006年提出了深度學(xué)習(xí)這一概念，其旨在利用多層非線性變換提取數(shù)據(jù)的高層抽象特征。憑借著強(qiáng)大的擬合能力，深度學(xué)習(xí)開始在各個領(lǐng)域嶄露頭角，特別是在圖像與視覺領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大放異，這也使得越來越多的研究者開始嘗試將深度學(xué)習(xí)引入到超分辨率重建領(lǐng)域。2014年，Dong等人首次將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到圖像超分辨率重建領(lǐng)域，他們使用一個三層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)低分辨率圖像與高分辨率圖像之間映射關(guān)系，自此，在超分辨率重建率領(lǐng)域掀起了深度學(xué)習(xí)的浪潮。

　　基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率技術(shù)的重建流程主要包括以下幾個步驟：

       (1) 特征提取：首先對輸入的低分辨率圖像進(jìn)行去噪、上采樣等預(yù)處理，然后將處理后的圖像送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擬合圖像中的非線性特征，提取代表圖像細(xì)節(jié)的高頻信息;

　　(2) 設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及損失函數(shù)：組合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及多個殘差塊，搭建網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)先驗知識設(shè)計損失函數(shù);

　　(3) 訓(xùn)練模型：確定優(yōu)化器及學(xué)習(xí)參數(shù)，使用反向傳播算法更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，通過最小化損失函數(shù)提升模型的學(xué)習(xí)能力;’

　　(4) 驗證模型：根據(jù)訓(xùn)練后的模型在驗證集上的表現(xiàn)，對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)模型做出評估，并據(jù)此對模型做出相應(yīng)的調(diào)整。以下是幾種常見的基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建技術(shù)及其對比。

　　(1) SRCNN

　　SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)是首次在超分辨率重建領(lǐng)域應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型。對于輸入的一張低分辨率圖像，SRCNN首先使用雙立方插值將其放大至目標(biāo)尺寸，然后利用一個三層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去擬合低分辨率圖像與高分辨率圖像之間的非線性映射，最后將網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果作為重建后的高分辨率圖像。SRCNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

　　(2) ESPCN

　　與SRCNN不同，ESPCN (Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network)在將低分辨率圖像送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，無需對給定的低分辨率圖像進(jìn)行一個上采樣過程，得到與目標(biāo)高分辨率圖像相同大小的低分辨率圖像。如圖3所示，ESPCN中引入一個亞像素卷積層(Sub-pixel convolution layer)，來間接實現(xiàn)圖像的放大過程。這種做法極大降低了SRCNN的計算量，提高了重建效率?！?/p>

　　(3) SRGAN

　　與上述兩種方法類似，大部分基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建技術(shù)使用均方誤差作為其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中使用的損失函數(shù)，但是由于均方差本身的性質(zhì)，往往會導(dǎo)致復(fù)原出的圖像出現(xiàn)高頻信息丟失的問題。而生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks, GAN)則通過其中的鑒別器網(wǎng)絡(luò)很好的解決了這個問題，GAN的優(yōu)勢就是生成符合視覺習(xí)慣的逼真圖像，所以SRGAN (Photo-Realistic Single Image SuperResolution Using a Generative Adversarial Network)的作者就將GAN引入了圖像超分辨率重建領(lǐng)域。

　　如圖4所示，SRGAN也是由一個生成器和一個鑒別器組成。生成器負(fù)責(zé)合成高分辨率圖像，鑒別器用于判斷給定的圖像是來自生成器還是真實樣本。通過一個二元零和博弈的對抗過程，使得生成器能夠?qū)⒔o定的低分辨率圖像復(fù)原為高分辨率圖像。

　　總結(jié)與展望

　　深度學(xué)習(xí)在圖像超分辨率重建領(lǐng)域已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大的潛力，極大的推動了該領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展發(fā)展。但距離重建出既保留原始圖像各種細(xì)節(jié)信息、又符合人的主觀評價的高分辨率圖像這一目標(biāo)，深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建技術(shù)仍有很長的一段路要走。主要存在著以下幾個問題：(1)深度學(xué)習(xí)的固有性的約束。深度學(xué)習(xí)存在著需要海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、高計算性能的處理器以及過深的網(wǎng)絡(luò)容易導(dǎo)致過擬合等問題。(2)類似傳統(tǒng)的基于人工智能的學(xué)習(xí)方法，深度學(xué)習(xí)預(yù)先假定測試樣本與訓(xùn)練樣本來自同一分布，但現(xiàn)實中二者的分布并不一定相同，甚至可能沒有相交的部分。(3)盡管當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的重建技術(shù)使得重建圖像在主觀評價指標(biāo)上取得了優(yōu)異的成績，但重建后的圖像通常過于平滑，丟失了高頻細(xì)節(jié)信息。

　　因此進(jìn)一步研究基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率技術(shù)仍有較大的現(xiàn)實意義和發(fā)展空間。參考文獻(xiàn)

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       本文作者：內(nèi)蒙古大學(xué)博士、教授、博導(dǎo)劉永信、段添添，

       原文地址：https://www.sdnlab.com/22455.html