图像超分辨率重建算法，让模糊图像变清晰（附数据和代码）.pdf

图像超分辨率重建算法，让模糊图像变清晰 （附数据和代码） ⼀. 图像超分辨率重建概述 1. 概念 图像分辨率是⼀组 于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及⾊阶分辨率等， 体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能⼒。相较于低分辨率图像，⾼分辨率图像通常包含更⼤的像素密度、更 丰富的纹理细节及更⾼的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、⽹络传输介质与带宽、图像退化模型本⾝ 等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、⽆成块模糊的理想⾼分辨率图像。提升图像分辨率的最直 接的做法是对采集系统中的光学硬件进⾏改进，但是由于制造⼯艺难以⼤幅改进并且制造成本⼗分⾼昂，因此物理上解 决图像低分辨率问题往往代价太⼤。由此，从软件和算法的⾓度着⼿，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和 计算机视觉等多个领域的热点研究课题。 图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的⾼分辨率图像。具体来说，图像超 分辨率重建技术指的是利 数字图像处理、计算机视觉等领域的相关知识，借由特定的算法和处理流程，从给定的低分 辨率图像中重建出⾼分辨率图像的过程。其旨在克服或补偿由于图像采集系统或采集环境本⾝的限制，导致的成像图像 模糊、质量低下、感兴趣区域不显著等问题。 简单来理解超分辨率重建就是将⼩尺⼨图像变为⼤尺⼨图像，使图像更加“清晰”。具体效果如下图所⽰： 可以看到，通过特定的超分辨率重建算法，使得原本模糊的图像变得清晰了。读者可能会疑惑，直接对低分辨率图像进 ⾏“拉伸”不就可以了吗？答案是可以的，但是效果并不好。传统的“拉伸”型算法主要采 近邻有哪些信誉好的足球投注网站等⽅式，即对低分辨率 图像中的每个像素采 近邻查找或近邻插值的⽅式进⾏重建，这种⼿⼯设定的⽅式只考虑了局部并不能满⾜每个像素的 特殊情况，难以恢复出低分辨率图像原本的细节信息。因此，⼀系列有效的超分辨率重建算法开始陆续被研究学者提 出，重建能⼒不断加强，直⾄今⽇，依托深度学习技术，图像的超分辨率重建已经取得了⾮凡的成绩，在效果上愈发真 实和清晰。 2. 应 领域 1955年，Toraldo di Francia在光学成像领域⾸次明确定义了超分辨率这⼀概念，主要是指利 光学相关的知识，恢复 出衍射极限以外的数据信息的过程。1964年左右，Harris和Goodman则⾸次提出了图像超分辨率这⼀概念，主要是指 利 外推频谱的⽅法合成出细节信息更丰富的单帧图像的过程。1984 年，在前⼈的基础上，Tsai和 Huang 等⾸次提出 使 多帧低分辨率图像重建出⾼分辨率图像的⽅法后, 超分辨率重建技术开始受到了学术界和⼯业界⼴泛的关注和研 究。 图像超分辨率重建技术在多个领域都有着⼴泛的应 范围和研究意义。主要包括： （1） 图像压缩领域 在视频会议等实时性要求较⾼的场合，可以在传输前预先对图⽚进⾏压缩，等待传输完毕，再由接收端解码后通过超分 辨率重建技术复原出原始图像序列，极⼤减少存储所需的空间及传输所需的带宽。 （2） 医学成像领域 对医学图像进⾏超分辨率重建，可以在不增加⾼分辨率成像技术成本的基础上，降低对成像环境的要求，通过复原出的 清晰医学影像，实现对病变细胞的精准探测，有助于医⽣对患者病情做出更好的诊断。 （3） 遥感成像领域 （3） 遥感成像领域 ⾼分辨率遥感卫星的研制具有耗时长、价格⾼、流程复杂等特点，由此研究者将图像超分辨率重建技术引⼊了该领域， 试图解决⾼分辨率的遥感成像难以获取这⼀挑战，使得能够在不改变探测系统本⾝的前提下提⾼观测图像的分辨率。 （4） 公共安防领域 公共场合的监控设备采集到的视频往往受到天⽓、距离等因素的影响，存在图像模糊、分辨率低等问题。通过对采集到 的视频进⾏超分辨率重建，可以为办案⼈员恢复出车牌号码、清晰⼈脸等重要信息，为案件侦破提供必要线索。 （5） 视频感知领域 通过图像超分辨率重建技术，可以起到增强视频画质、改善视频的质量，提升 户的视觉体验的作 。 3. 研究进展 按照时间和效果进⾏分类，可以将超分辨率重建算法分为传统算法和深度学习算法两类。 3.1 传统超分辨率重建算法 传统的超分辨率重建算法主要依靠基本的数字图像处理技术进⾏重建，常见的有如下⼏类： （1） 基于插值的超分辨率重建 基于插值的⽅法将图像上每个像素都看做是图像平⾯上的⼀个点，那么对超分辨率图像的估计可以看做是利 已知的像 素信息为平⾯上未知的像素信息进⾏拟合的过程，这通常由⼀个预定义的变换函数或者插值核来完成。基于插值的⽅法 计算简单、易于理解，但是也存在着⼀些明显的缺陷。 ⾸先，它假设像