基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究

　　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。随着人工智能的不断发展，超分辨率重建技术在视频图像压缩传输、医学成像、遥感成像、视频感知与监控等领域得到了广泛的应用与研究。

       本文简要介绍了图像超分辨率技术的研究背景与意义，同时概述了其基本原理及评估指标，然后着重介绍了基于深度学习的超分辨率重建技术的处理流程及几种具有代表性的超分辨率深度学习模型。

　　超分辨率重建技术的研究背景与意义

　　图像分辨率是一组用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，但这种做法受限于制造工艺难以大幅改进、制造成本十分高昂等约束。

      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。

      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，主要是指利用光学相关的知识，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，主要是指利用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 等首次提出使用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。具体来说，图像超分辨率重建技术指的是利用数字图像处理、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复原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。

　　图像超分辨率重建技术在多个领域都有着广泛的应用范围和研究意义，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

　　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，提升用户的视觉体验的作用。2 图像超分辨率重建技术概述

　　2.1 降质退化模型

　　低分辨率图像在成像的过程中受到很多退化因素的影响，运动变换、成像模糊和降采样是其中最主要的三个因素。如图1所示，整个过程可以通过使图示的线性变换模型来表征。

　　图1 图像的降质退化模型

　　上述退化模型可以由以下线性变换表示;

　　式中，L表示观测图像，H表示输入的高分辨率图像，F表示运动变换矩阵，通常由运动、平移等因素造成，B表示模糊作用矩阵，通常由环境或成像系统本身引起，D表示降采样矩阵，通常由成像系统的分辨率决定，N表示加性噪声，通常来自于成像环境或成像过程。图像降质退化模型描述了自然界中的高分辨率图像转换成人眼观测到的低分辨率图像的整个过程，即高分辨率图像成像逆过程，为图像超分辨率技术提供了坚实的理论基础。

       2.2 重建图像的评估

　　为了衡量重建算法优劣，需要引入一种评估指标来对重建后的图像进行评估。重建图像的评价方式一般分为两大类，一是主观评价，二是客观评价。主观评价以人为评价主体，对重建后图像的视觉效果做出主观和定性的评估。为保证图像的主观评价具有一定的统计意义，此种评估方法需要选择足够多的评价主体，并保证评价主体中未受训练的普通人和受过训练的专业人员数量大致均衡。

       客观评价中，峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio ，PSNR)和结构相似性(Structural Similarity， SSIM)是最常用的两种图像质量评估指标。其中PSRN通过比较两幅图像对应像素点的灰度值差异来评估图像的好坏，SSIM则从亮度、对比度和结构这三个方面来评估两幅图像的相似性。具体计算公式如下：

　　2.3 图像分辨率重建技术分类

（编辑：核心网）

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