2023-11-29 15:36

超分辨率重建技術(shù)（Super-Resolution）是指從觀測到的低分辨率圖像(或運動序列)重建出相應(yīng)的高分辨率圖像。圖像超分辨率重建應(yīng)用領(lǐng)域及其寬廣，在安防，醫(yī)學，公共安全，計算機視覺等方面都存在著重要的應(yīng)用前景。在計算機視覺領(lǐng)域，圖像超分辨率重建技術(shù)有可能使圖像實現(xiàn)從檢出水平(detection level)向識別水平(recognition level)的轉(zhuǎn)化，或更進一步實現(xiàn)向細辨水(identification level)的轉(zhuǎn)化。圖像超分辨率重建技術(shù)可以提高圖像的識別能力和識別精度。圖像超分辨率重建技術(shù)可以實現(xiàn)目標物的專注分析，從而可以獲取感興趣區(qū)域更高空間分辨率的圖像，而不必直接采用數(shù)據(jù)量巨大的高空間分辨率圖像的配置。

現(xiàn)有的超分辨率網(wǎng)絡(luò)在不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計以及訓練策略下，超分辨的效果得到了很大的提升，特別是 PSNR 指標。但是，基于 PSNR 指標的模型會傾向于生成過度平滑的結(jié)果，這些結(jié)果缺少必要的高頻信息。PSNR 指標與人類觀察者的主觀評價從根本上就不統(tǒng)一。

基于學習的方法是近年來超分辨率算法研究中的熱點，它采用大量的高分辨率圖像構(gòu)造學習庫產(chǎn)生學習模型，在對低分辨率圖像進行恢復的過程中引入由學習模型獲得的先驗知識，以得到圖像的高頻細節(jié)，獲得較好的圖像恢復效果。

一些基于感知域信息驅(qū)動的方法已經(jīng)提出來用于提升超分辨率結(jié)果的視覺質(zhì)量。例如，感知域的損失函數(shù)提出來用于在特征空間（instead of 像素空間）中優(yōu)化超分辨率模型；生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過鼓勵網(wǎng)絡(luò)生成一些更接近于自然圖像的方法來提升超分辨率的質(zhì)量；語義圖像先驗信息用于進一步改善恢復的紋理細節(jié)。

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