基于深度學(xué)習(xí)的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)

黃夢宇 祁佳佳 魏東等

摘要：超分辨率重建技術(shù)將低分辨率圖像通過算法重建成高分辨率圖像。深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)在超分辨率重建中取得了顯著的進(jìn)展，文章綜述了基于深度學(xué)習(xí)的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)。首先，介紹了超分辨率重建的研究背景及意義、傳統(tǒng)方法的缺陷，以及常見的公開數(shù)據(jù)集。然后，闡述了近年來基于殘差網(wǎng)絡(luò)及注意力機制的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)等研究內(nèi)容。最后，對基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建技術(shù)進(jìn)行了展望與總結(jié)，雖然當(dāng)前已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但仍然面臨很多挑戰(zhàn)，如模型的泛化能力不足、復(fù)雜場景下的超分辨率重建等問題。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和改進(jìn)，超分辨率重建技術(shù)將會有更加廣泛的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；超分辨率；殘差網(wǎng)絡(luò)；注意力機制；Transtormcr

中圖法分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

１ 研究背景及意義

圖像超分辨率（Ｓｕｐｅｒ?Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＳＲ）重建技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域重要的數(shù)字圖像處理技術(shù)，它通過使用一系列算法和模型，從低分辨率（Ｌｏｗ?ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＬＲ）圖像中重建出高分辨率（Ｈｉｇｈ?ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＨＲ）圖像，由于圖像的高分辨率模式包含較多細(xì)節(jié)和信息，因此該技術(shù)在許多領(lǐng)域具有廣泛的用途。目前，該技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療圖像分析、衛(wèi)星遙感觀測、人臉識別及刑偵分析、監(jiān)控視頻復(fù)原、視頻娛樂系統(tǒng)、工業(yè)成像監(jiān)測等領(lǐng)域得到越來越多的實際應(yīng)用。

１．１ 基于像素插值的重建算法

該方法通過簡單的像素插值技術(shù)來提高圖像的分辨率。雖然這種方法非常簡單，但其重建效果通常較差，因此它不能有效地處理圖像中的高頻信息。

１．２ 基于邊緣信息的重建算法

該方法利用圖像中的邊緣信息來提高圖像的分辨率。這種方法通常比插值方法更有效，但它對噪聲和圖像偽影的處理效果并不理想。

１．３ 基于局部統(tǒng)計的重建算法

該方法利用圖像中的局部統(tǒng)計信息來重建高分辨率圖像。這種方法通常需要高質(zhì)量的低分辨率圖像和精確的統(tǒng)計模型，條件較為苛刻。

１．４ 基于深度學(xué)習(xí)的重建算法

該方法基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）或生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ＧＡＮ）來訓(xùn)練圖像的重建模型，這種方法通常具有較高的重建質(zhì)量和準(zhǔn)確度。在深度學(xué)習(xí)的框架下，超分辨率重建的任務(wù)通常被視為學(xué)習(xí)從低分辨率圖像到高分辨率圖像的映射函數(shù)，主要可以分為２ 類：基于重建的算法和基于生成的算法。

１．４．１ 基于重建的算法

基于重建的算法通過學(xué)習(xí)映射函數(shù)將低分辨率圖像重建成高分辨率圖像。通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像進(jìn)行特征提取和重建，其中ＳＲＣＮＮ［１］ 是第１個使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行超分辨率重建的網(wǎng)絡(luò)，它采用３ 個卷積層來提取特征，３ 層分別為特征提取層、非線性映射層和重建層，然后使用反卷積層進(jìn)行圖像重建。

１．４．２ 基于生成的算法

基于生成的算法使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)生成高分辨率圖像。其中，ＳＲＧＡＮ［２］ 是第１ 個使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行超分辨率重建的網(wǎng)絡(luò)，它使用了１ 個生成器網(wǎng)絡(luò)和１ 個判別器網(wǎng)絡(luò)，生成器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像，判別器網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)區(qū)分生成器生成的圖像和真實高分辨率圖像。

２ 常見數(shù)據(jù)集

在超分辨率重建算法的研究中，為了評估算法的性能和效果，需要使用一些公開的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試和比較。表１ 列舉了較為常見的幾個公開數(shù)據(jù)集，其被廣泛應(yīng)用于單圖像超分辨率重建的算法研究和評估中。研究者可以使用這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行算法的訓(xùn)練、調(diào)試和測試，以提高超分辨率重建算法的性能和效果。

３ 相關(guān)方法

３．１ 基于殘差網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建技術(shù)

殘差網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要用于解決深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問題。殘差網(wǎng)絡(luò)引入了跳躍連接來學(xué)習(xí)殘差，即學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的差異，從而避免了傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中梯度消失的問題，其可以有效地學(xué)習(xí)到圖像的非線性特征，從而提高重建圖像的質(zhì)量，因此其被廣泛應(yīng)用于單圖像超分辨率任務(wù)中。由于受殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的啟發(fā)———通過增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)來加深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此極深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)ＶＤＳＲ［３］ 被提出，并取得了更好的圖像重建效果。此后，也有極具代表性的網(wǎng)絡(luò)ＥＤＳＲ［４］ 通過加深和加寬殘差模塊，使其學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的圖像特征，該方法在提高圖像質(zhì)量和保留細(xì)節(jié)方面都表現(xiàn)出色，并且具有較快的速度和較小的模型尺寸，該模型所具有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成為后續(xù)大量相關(guān)研究工作所參考的基線。

大量研究表明，使用殘差網(wǎng)絡(luò)的單圖像超分辨率方法可以提高圖像的重建質(zhì)量，使重建圖像更接近于原始高分辨率圖像。此外，許多研究還通過比較不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，進(jìn)一步優(yōu)化了殘差網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建性能。

３．２ 基于注意力機制的超分辨率重建技術(shù)

注意力機制是一種在深度學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的技術(shù)，它可以使網(wǎng)絡(luò)集中于輸入圖像的特定區(qū)域，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能和準(zhǔn)確性。單圖像超分辨率重建技術(shù)可以提高網(wǎng)絡(luò)對于圖像細(xì)節(jié)的捕捉和重建能力，常用的主要有通道注意力機制、空間注意力機制和自注意力機制３ 種。注意力機制中的全局注意力機制能夠關(guān)注整張圖像，對圖像中所有的細(xì)節(jié)進(jìn)行捕捉；局部注意力機制則可以關(guān)注特定區(qū)域，對細(xì)節(jié)進(jìn)行更加精細(xì)的捕捉。

ＲＣＡＮ［５］ 網(wǎng)絡(luò)首次將注意力機制使用在超分辨率圖像處理任務(wù)中，其僅使用了通道注意力作為該模型的注意力模塊，其余部分與ＥＤＳＲ 網(wǎng)絡(luò)相同，有了通道注意力的加持，該模型效果較ＥＤＳＲ 相比有顯著的提升。Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ［６］ 是另一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它完全消除了遞歸和卷積，可以同時對輸入序列中的所有位置進(jìn)行處理，在自然語言處理和計算機視覺任務(wù)中表現(xiàn)出顯著的性能增強。Ｙａｎｇ 提出了一種新的圖像超分辨率紋理Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 網(wǎng)絡(luò)ＴＴＳＲ［７］ ，其由４ 個相關(guān)聯(lián)的模塊組成，包括可學(xué)習(xí)紋理提取器、嵌入模塊、用于紋理轉(zhuǎn)移的硬注意模塊和用于紋理合成的軟注意力模塊，這些模塊針對圖像生成任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化。該網(wǎng)絡(luò)可以通過注意力機制發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的深層特征，紋理變換器可以使用跨尺度方式進(jìn)一步堆疊，從而能夠以不同放大率進(jìn)行紋理恢復(fù)。

通過應(yīng)用注意力機制，單圖像超分辨率重建模型可以更加準(zhǔn)確地提取圖像特征，并在重建過程中更加關(guān)注重要的信息，從而提高重建質(zhì)量和效果。

４ 未來展望

使用殘差網(wǎng)絡(luò)的單圖像超分辨率已成為一種有效的圖像重建技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。但是，盡管該方法已經(jīng)取得了較好的效果，但仍有許多挑戰(zhàn)需要克服。例如，如何處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)和紋理信息，如何減少計算成本等，未來仍需要繼續(xù)研究和探索這一領(lǐng)域。同時，在單圖像超分辨率任務(wù)中使用Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 可以實現(xiàn)更好的圖像重建效果，該技術(shù)可以作為未來研究的參考方向，以進(jìn)一步提高圖像超分辨率的性能。這些方法的不同設(shè)計，也提供了不同的思路和靈感，可以啟發(fā)更多的創(chuàng)新想法。

５ 結(jié)束語

超分辨率重建技術(shù)已成為計算機視覺領(lǐng)域一個重要的研究方向，雖然現(xiàn)有的技術(shù)和方法已經(jīng)取得了一定的成果，但在真實場景中的應(yīng)用還需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。例如，訓(xùn)練好的超分辨率重建模型在未見過的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)通常不如在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，這可能是由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠多樣化或者過擬合等引起的。另外，對于復(fù)雜場景下的圖像，如多物體、多紋理、有遮擋等，當(dāng)前的超分辨率重建技術(shù)往往表現(xiàn)不佳。某些基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建方法需要大量的計算資源和時間來進(jìn)行訓(xùn)練和推理，這限制了它們的實際應(yīng)用。對于高倍率的超分辨率重建，當(dāng)前的技術(shù)還無法滿足高質(zhì)量的需求。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和改進(jìn)，這些問題有望得到解決。未來，隨著硬件和軟件技術(shù)的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建技術(shù)必將有更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)：

［１］ ＤＯＮＧ Ｃ，ＬＯＹ Ｃ Ｃ，ＨＥ Ｋ，ｅｔ ａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａ Ｄｅｅｐ ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｓｕｐｅｒ?Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，２０１４：１８４?１９９．

［２］ ＬＥＤＩＧ Ｃ，ＴＨＥＩＳ Ｌ，ＨＵＳＺＡＲ Ｆ，ｅｔ ａｌ．Ｐｈｏｔｏ?Ｒｅａｌｉｓｔｉｃ ＳｉｎｇｌｅＩｍａｇｅ Ｓｕｐｅｒ?Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ ＡｄｖｅｒｓａｒｉａｌＮｅｔｗｏｒｋ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ／ ＣＶＦ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２０１７：４６８１?４６９０．

［３］ ＫＩＭ Ｊ，ＬＥＥ Ｊ Ｋ，ＬＥＥ Ｋ Ｍ．Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｉｍａｇｅ Ｓｕｐｅｒ?ＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＵｓｉｎｇ Ｖｅｒｙ Ｄｅｅｐ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ／ ＣＶＦ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２０１６：１６４６?１６５４．

［４］ ＬＩＭ Ｂ，ＳＯＮ Ｓ，ＫＩＭ Ｈ，ｅｔ ａｌ．Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄｅｅｐ Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒ Ｓｉｎｇｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｓｕｐｅｒ?Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ［Ｃ］ ∥ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅＩＥＥＥ／ ＣＶＦ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２０１７：１３６?１４４．

［５］ ＺＨＡＮＧ Ｙ Ｌ，ＬＩ Ｋ Ｐ，ＬＩ Ｋ，ｅｔ ａｌ． Ｉｍａｇｅ Ｓｕｐｅｒ?ＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎＵｓｉｎｇ Ｖｅｒｙ Ｄｅｅｐ Ｒｅｓｉｄｕａｌ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］∥Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，２０１８：２８６?３０１．

［６］ ＶＡＳＷＡＮＩ Ａ，ＳＨＡＺＥＥＲ Ｎ，ＰＡＲＭＡＲ Ｎ，ｅｔ ａｌ．Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ Ｉｓ ＡｌｌＹｏｕ Ｎｅｅｄ ［Ｃ］ ∥Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，２０１７：３０．

［７］ ＹＡＮＧ Ｆ，ＹＡＮＧ Ｈ，ＦＵ Ｊ，ｅｔ ａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｅｘｔｕｒｅ ＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒＮｅｔｗｏｒｋ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｓｕｐｅｒ?Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ［Ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅＩＥＥＥ／ ＣＶＦ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２０２０：５７９１?５８００．

作者簡介：

黃夢宇（１９９２—），碩士，研究方向：計算機視覺（ 通信作者）。

祁佳佳（１９９６—），碩士，研究方向：ＭＥＭＳ 集成智能傳感器。

魏東（１９６８—），碩士，副教授，研究方向：計算機視覺。

揣榮巖（１９６３—），博士，教授，研究方向：ＭＥＭＳ 集成智能傳感器。