【摘 要】
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图像超分辨率算法的目的是从一张低质量的图像重建出一张高质量的图像,造成图像质量下降的原因包括分辨率降低、镜头噪声、运动模糊和图像压缩等。因此,图像超分辨率是一个没有唯一解的未定问题,对于一张给定的低质量图像,有任意张高质量图像与其对应。近年来,得益于卷积神经网络的发展,超分辨率算法在重建图像的精确度和感知质量等方面取得了极佳的重建效果。但是,由于在实际应用场景中,图像的模糊方式更加复杂,传统超分辨
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图像超分辨率算法的目的是从一张低质量的图像重建出一张高质量的图像,造成图像质量下降的原因包括分辨率降低、镜头噪声、运动模糊和图像压缩等。因此,图像超分辨率是一个没有唯一解的未定问题,对于一张给定的低质量图像,有任意张高质量图像与其对应。近年来,得益于卷积神经网络的发展,超分辨率算法在重建图像的精确度和感知质量等方面取得了极佳的重建效果。但是,由于在实际应用场景中,图像的模糊方式更加复杂,传统超分辨率网络训练方式在实际应用场景中面临两大难题:（1）高质量图像和低质量图像之间的退化关系未知且远比双立方插值和双线性插值复杂,这导致了超分辨率网络泛化性能大大下降。（2）对于真实场景中的低质量图像,没有与之内容匹配的的高质量图像,这导致传统的监督训练方式不适用。针对这两大难题,本文提出了两种不同的基于深度学习的算法模型,来提升超分辨率算法在真实世界场景中的重建能力。本文主要贡献如下:（1）基于域距离选择的真实图像超分辨率算法。本章主要解决上述的第一个难题,提出了一种基于Fréchet Inception Distance（FID）的图像数据增强策略和一个新的针对真实应用场景的超分辨率网络——多重通道注意力密集连接网络。本章方法将生成的低分辨率图像Yg与真实世界的低分辨率图像Yr进行FID度量,筛选出针对该退化模式的训练数据{Yg,Xr}。从而对多重通道注意力密集连接网络进行训练,自适应地对密集连接块中的特征通道进行加权,使网络能更好地利用有价值的特征。（2）基于域适应的真实世界非监督超分辨率算法。本章主要解决上述的第二个难题,提出了一个新的域距离加权损失函数和域距离感知非监督训练方法。本章方法通过一个二分类器对生成图像Yg与真实世界图像域Yr进行像素级别的域距离估计,在超分辨率过程中对图像的不同区域的损失加权,从而让超分辨率网络更关注于域距离小的图像块,减轻不良数据对训练的影响。同时,超分辨率网络接收{Yg,Yr}两种不同的输入,并在图像的小波域的高频分量空间中使用非对称损失函数进行训练,进一步减轻了生成数据Yg与真实数据Yr之间的域差异所带来的影响。本文设计了详尽全面的实验,在3个真实世界图像数据集上与当前主流的超分辨率方法进行了对比。实验结果证明,本文提出的方法在客观指标和主观感知质量上均有较大提升,超越了当前主流的超分辨率方法的效果,证明了本文方法的有效性和优越性。
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