图像超分辨率重建总结汇报(SRCNN)
图像超分辨率重建-SRCNN
图像超分辨率重建-SRCNN
图像超分辨率重建
把⼀张低分辨率图像(low resolution) 通过⼀定的算法转换成⾼分辨率图像(high resolution)；
在深度学习之前，有很多传统⽅法可以解决该问题，如插值，但是效果⼀般；
SRCNN 是第⼀个把深度卷机⽹络⽤于该任务的深度学习模型，故被称为图像超分辨率重建的⿐祖；
可喜的的是作者有我们的国⼈何凯明⼤神；
SRCNN ⽹络结构
作者认为，既然能够通过⼀定的算法提⾼图像分辨率，那么低分辨与⾼分辨之间⼀定有 “共通的特性”；
就是这么简单的假设，作者设计了 SRCNN；这⾥我想说的是，模型到底是什么不重要，重要的是作者为什么能设计这样的模型；
该模型的⽹络结构⾮常简单，只有 3 层卷积，如下图
第⼀层：对低分辨率图像进⾏特征提取，原⽂ 9 x 9 x 64卷积核
第⼆层：对特征进⾏⾮线性映射，原⽂ 1 x 1 x 32卷积核
第三层：对映射后的特征进⾏重建，⽣成⾼分辨率图像，原⽂ 5 x 5 x 1卷积核
// ⽣成单通道图像，故c=1，与输⼊保持⼀致
训练与测试
训练过程：在⾼分辨率图像上随机截取 patch，先进⾏降采样(⽬的是降低分辨率)，再进⾏升采样(模型需要，输⼊尺⼨固定)，以此作为模型输⼊，label 是截取的 patch，loss 为逐像素 mes；
测试过程：先通过插值等⽅式降低分辨率，然后喂给模型
总结
既然是⿐祖，肯定不完美，有很多改进版，以后再说
参考资料：。
超分辨率图像重建方法综述
超分辨率图像重建方法综述随着图像采集技术的不断发展，高分辨率图像在许多领域的应用越来越广泛。
然而，由于受到成像设备、传输介质等因素的限制，很多时候我们只能获取到低分辨率的图像。
为了克服这一限制，超分辨率图像重建技术应运而生。
本文将综述超分辨率图像重建的基本原理、常用方法及其优缺点，并探讨未来的研究方向。
超分辨率图像重建是指在给定一组低分辨率图像的情况下，通过一定的技术手段重建出高分辨率图像的过程。
这一技术在安全监控、医疗影像、遥感图像等领域的应用尤为广泛。
传统的超分辨率图像重建方法主要包括插值法、边缘保持法、频域法等。
这些方法通常基于图像的统计特性和先验知识，以优化图像的视觉效果和重建出更高分辨率的图像。
然而，这些方法往往受到噪声、运动模糊等因素的干扰，且对初始图像的质量要求较高。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，许多研究者将深度学习应用于超分辨率图像重建，取得了显著的成果。
深度学习方法通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，能够更有效地重建出高分辨率图像。
例如，卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）已被广泛应用于超分辨率图像重建。
卷积神经网络通过训练低分辨率图像与对应的高分辨率图像之间的映射关系，能够实现高分辨率图像的重建。
然而，这种方法需要大量的标注数据，且训练过程较为复杂。
生成对抗网络则通过引入竞争机制，使生成的高分辨率图像更加真实、自然。
然而，GAN的训练过程通常较为不稳定，且需要精心设计的网络结构。
超分辨率图像重建技术已取得了显著的成果，但仍存在一些不足和挑战。
深度学习方法需要大量的标注数据进行训练，而标注数据的获取往往是一项耗时耗力的工作。
目前的超分辨率图像重建方法仍难以处理复杂的场景和噪声干扰，如运动模糊、压缩失真等。
超分辨率图像重建方法的计算复杂度较高，实时性是亟待解决的问题。
未来研究方向方面，我们提出以下几点建议：可以研究更为有效的数据增强技术，以减少对标注数据的依赖。
基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述
基于深度学习的图像超分辨率重建技术综述引言在图像处理领域，超分辨率重建技术因为其能够提高图像质量而备受关注。
同时，深度学习技术因其在语音识别、图像识别等领域的出色表现而逐渐被应用于图像超分辨率重建。
本文对图像超分辨率重建技术基于深度学习的研究进行了综述，分析总结了目前的技术研究方向和存在的问题。
第一章超分辨率重建技术概述超分辨率重建技术是指对输入低分辨率图像进行处理，使得图像达到高分辨率的效果。
它因为能够在不添加额外像素的情况下提高图像的清晰度而在图像处理领域中有着广泛的应用。
在计算机视觉和机器视觉技术领域中，超分辨率重建技术不仅能够提高图像的视觉效果，也为机器视觉中的目标检测和跟踪等算法提供了更好的基础。
传统的超分辨率重建技术通常是基于插值算法，其主要思想是通过对低分辨率图像的插值推断得到高分辨率图像。
但是，这种方法会造成图像细节损失，因此需要更加精确的算法来提高图像质量。
第二章基于深度学习的图像超分辨率重建技术深度学习技术作为一种有效的模式识别和数据分析的方法，近年来被广泛应用于图像超分辨率重建任务中。
基于深度学习的图像超分辨率重建技术主要包括以下几种。
2.1 单图像超分辨率重建技术单图像超分辨率重建技术是指仅使用一个低分辨率图像进行超分辨率重建。
它主要包括两种技术：基于图像插值和基于深度学习的技术。
其中，基于深度学习的技术又分为基于回归和基于生成模型两种方法。
基于回归的方法旨在建立低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系。
其主要思想是训练一个深度神经网络来从输入的低分辨率图像中生成高分辨率图像。
近年来，许多基于回归的算法应用于超分辨率重建任务中，如SRCNN、FSRCNN、VDSR等。
基于生成模型的方法则是通过训练一个生成对抗网络（GAN）来生成高分辨率图像。
相比于基于回归的方法，基于生成模型的方法更能够刻画图像的细节纹理等特征。
包括SRGAN、SISR-GAN，EDSR等算法。
2.2 跨域超分辨率重建技术跨域超分辨率重建技术指的是使用多个低分辨率图像来生成高分辨率图像。
图像超分辨率重建算法研究文献综述
图像超分辨率重建算法研究文献综述图像超分辨率重建是一种通过图像增强技术将低分辨率图像转换为高分辨率图像的方法。
在计算机视觉领域，图像超分辨率重建技术具有广泛的应用，如监控视频分析、医学图像诊断和卫星图像分析等。
本文将对图像超分辨率重建算法的研究文献进行综述，包括传统方法和基于深度学习的方法。
传统方法主要基于插值和信号处理技术，如双三次插值、基于边缘的插值和基于局部统计的插值等。
这些方法主要通过将低分辨率图像的像素进行插值来增加图像的分辨率，但其效果有限。
近年来，基于深度学习的图像超分辨率重建方法取得了显著的进展。
主要有以下几种方法：1. SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）：SRCNN是一种使用卷积神经网络进行图像超分辨率重建的方法。
它通过学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系来进行重建。
SRCNN模型包括三个卷积层和一个像素重构层，可以在保持高分辨率细节的情况下，有效地提高图像的分辨率。
2. SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network）：SRGAN是一种将生成对抗网络应用于图像超分辨率重建的方法。
它通过引入生成器和判别器网络来优化图像重建过程。
生成器网络负责将低分辨率图像转换为高分辨率图像，判别器网络则负责评估生成器网络的输出图像是否与真实高分辨率图像相似。
通过不断迭代训练，SRGAN可以生成更高质量的重建图像。
3. ESPCN（Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network）：ESPCN是一种高效的子像素卷积神经网络。
它通过将低分辨率图像放大到目标分辨率的多倍，然后使用卷积神经网络来提取高频信息。
相比于其他方法，ESPCN具有更少的网络参数和计算复杂度。
4. EDSR（Enhanced Deep Residual Networks）：EDSR是一种基于残差网络的图像超分辨率重建方法。
超分辨率重建综述
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基于深度学习的图像超分辨率重建技术
基于深度学习的图像超分辨率重建技术一、简介图像超分辨率重建技术是一种重要的图像处理技术，它可以将低分辨率图像还原成高分辨率图像。
目前，基于深度学习的图像超分辨率重建技术已经成为一个热门领域，取得了很多显著的进展。
本文将介绍基于深度学习的图像超分辨率重建技术的理论和应用。
二、图像超分辨率重建技术的基本原理图像超分辨率重建技术的基本原理是通过高分辨率图像和低分辨率图像之间的关系，设计合适的重建算法，将低分辨率图像转换成高分辨率图像。
其中，基于深度学习的图像超分辨率重建技术主要基于深度卷积神经网络（CNN）实现。
深度卷积神经网络可以利用多个卷积层和池化层学习输入图像的特征表示，并使用反卷积层将特征表示进行重建，产生高分辨率图像。
在超分辨率重建中，深度卷积神经网络使用低分辨率图像作为输入，最终输出高分辨率图像。
三、基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究进展基于深度学习的图像超分辨率重建技术已经发展了多种方法。
下面介绍几种常见的方法：（一） SRCNNSRCNN是一种经典的基于深度学习的图像超分辨率重建技术，它由三个卷积层组成，其中第一个卷积层用于提取图像的低级特征，第二个卷积层用于提取中级特征，第三个卷积层用于提取高级特征。
SRCNN被证明在各种超分辨率重建任务中都适用。
（二） FSRCNNFSRCNN是一种改进的SRCNN，它使用更深的网络，并引入了跳跃连接来减少信息丢失。
与SRCNN相比，FSRCNN在重建质量上有所提升。
（三） VDSRVDSR是一种非常深的网络，由20个卷积层组成。
它使用残差学习来减轻梯度消失问题，并通过更深的网络来提高图像还原的精度。
（四） SRGANSRGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率重建技术。
它使用了两个神经网络，一个用于超分辨率重建，另一个用于判别器来优化重建结果。
SRGAN在重建效果和视觉效果方面具有非常好的表现。
（五） ESRGANESRGAN是SRGAN的一种改进，它使用了增强型逐像素逆卷积（EUPDN）结构，通过对逐像素逆卷积操作的变量分组和引入残差结构，提高了图像重建的质量和准确度。
超分辨总结
超分辨总结引言随着计算机视觉和深度学习的不断发展，超分辨率技术逐渐受到关注。
超分辨率是指通过利用图像处理和机器学习方法，将低分辨率图像提升到高分辨率的过程。
超分辨率技术在很多领域具有重要应用价值，比如监控系统、医学图像处理、图像增强等。
本文将对超分辨率技术进行总结和概述。
常见的超分辨率技术基于插值的方法基于插值的方法是最简单和最常用的超分辨率技术之一。
它通过对低分辨率图像中的像素进行插值，从而得到一个更高分辨率的图像。
常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
最近邻插值方法简单快速，但生成的高分辨率图像存在锯齿状像素。
双线性插值方法对邻近像素进行加权平均，相对于最近邻插值方法可以获得更平滑的结果。
而双三次插值方法在双线性插值的基础上增加了更多的像素信息，生成的图像更为清晰。
然而，这些基于插值的方法无法从本质上提高图像的质量和细节。
基于边缘的方法基于边缘的方法是一种常见的超分辨率技术，它通过提取低分辨率图像中的边缘信息，并根据这些边缘信息生成高分辨率图像。
这些方法通常利用边缘的纹理和结构信息来恢复丢失的高频细节。
基于边缘的方法包括边缘插值和边缘重建。
边缘插值方法通过在低分辨率图像的边缘位置进行插值，从而增加高频细节。
边缘重建方法则通过对低分辨率图像中的边缘进行重建，进而生成高分辨率图像。
这些方法在提升图像细节方面效果较好，但对于纹理复杂或缺乏边缘的图像效果不佳。
基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在超分辨率技术中取得了巨大的突破。
深度学习模型可以通过大量的图像数据进行训练，从而学习到图像的高频信息和细节。
深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系。
通过训练，CNN可以生成高质量的超分辨率图像。
而生成对抗网络则由生成器和判别器组成，通过对抗学习的方式生成超分辨率图像。
GAN可以从噪声向量中生成真实感的图像，从而得到更加细致和逼真的超分辨率结果。
超分辨率图像重建方法综述
超分辨率图像重建方法综述超分辨率图像重建方法综述摘要：随着数字图像技术的迅猛发展，人们对于高质量图像的需求日益增强。
然而，由于各种原因限制，例如硬件设备和网络带宽的限制，很多图像都存在分辨率低、模糊等问题。
超分辨率图像重建技术应运而生，旨在通过图像处理方法将低分辨率图像重建为高分辨率图像，以实现更好的图像质量。
本文将对超分辨率图像重建方法进行综述，包括传统方法、基于插值的方法和深度学习方法，并对各类方法进行比较分析。
一、介绍超分辨率图像重建是一项重要的研究课题，旨在通过一系列的图像处理技术，将低分辨率图像提升至高分辨率图像，以满足人们对于高质量图像的需求。
在近年来，超分辨率图像重建技术得到了广泛的研究和应用，不仅能够改善普通图像的质量，还能在医学影像、监控图像等领域起到重要作用。
二、传统方法传统的超分辨率图像重建方法主要包括插值法、边缘推断法和重建模型法。
插值法是最简单直接的方法，通过对低分辨率图像进行像素插值来增加图像的分辨率。
然而，这种方法容易导致图像出现模糊和失真。
边缘推断法通过根据图像边缘信息进行推断来提高图像分辨率，但在实际应用中对边缘信息的准确性要求较高。
重建模型法则是使用一系列的模型和算法来重建图像，例如自回归模型、小波变换等。
这些传统方法在一定程度上可以提高图像的分辨率，但往往在处理复杂纹理和细节等方面效果有限。
三、基于插值的方法随着深度学习技术的发展，基于插值的超分辨率图像重建方法得到了很大的提升。
这类方法通过构建卷积神经网络模型，学习和捕获图像的高频信息，进而对低分辨率图像进行插值和重建。
此类方法比传统方法更加准确和稳定，能够解决复杂纹理和细节方面的问题。
然而，基于插值的方法对于训练样本的要求较高，且计算量较大。
四、深度学习方法深度学习方法是目前超分辨率图像重建领域的热门研究方向。
通过建立深度神经网络模型，利用大量的样本进行训练和学习，可以有效地提高图像的分辨率。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习方法之一。
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实验分析
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实验部分
3.1、对比卷积核大小（filter size）、卷积核数量（filter numbers） 对复原效果的影响的实验
结论：卷积核数量越多，即特征向量维数越高，实验效果越好， 但是会影响算法速度，故需要综合考虑；另外三层卷积层的卷积核大 小越大，实验效果也会略微更好，同样会影响算法速度。
模型与训练
分别对应三个处理流程： 1）提取图像特征：从低分辨率图像中提取多个patch图像块，每个块被卷积操作表示为多维
的向量（维数等于filter的数量），所有的特征向量组成特征矩阵（feature maps） 2）非线性映射：将n1维特征矩阵，通过卷积操作实现非线性映射，变成另一n2维特征矩阵。 3）重构图像：等于是个反卷积的过程，将n2的特征矩阵还原为超分辨图像 模型训练的优化参数是三层卷积层对应的卷积核（w）和bias（b），参数
P={W_1,W_2,W_3,b_1,b_2,b_3}。训练的目标损失是最小化超分辨率图像F(Y;P)与原高分辨率图 像X基于像素的均方误差MSE,定义如下：
其中n是训练样本数量，即每次训练的样本数量。接下来无非就是随机梯度下降法反向传播， 网络训练得到最终的参数P使损失L最小化，参数更新公式如下：
上述讨论表明，基于稀疏编码的SR方法可以看作是一种卷积神经网络(具有不同的非线性映射)。 但是在基于稀疏编码的SR方法中，并没有考虑到所有的操作。相反，在我们的卷积神经网络中，需 要优化的滤波器都涉及到低分辨率字典、高分辨率字典、非线性映射以及均值减法和均值平均。因 此，我们的方法优化了包含所有操作的端到端映射。
稀疏编码的SR方法
然后将上述n2个系数(稀疏编码后)投影到另一个系数上(高分辨率)字典生成高分辨率patch。然 后对重叠的高分辨率斑块进行平均。 如上所述，这等价于n2维特征图上的线性卷积。如果用于重建 的高分辨率patches尺寸为f3×f3，则线性滤波器的空间支持等效为f3×f3。请参见图3的右侧部分。
Contents
01、概述
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02、模型及训练
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03、实验分析
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概述
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概述
• SRCNN是首个使用CNN结构（即基于深度学习）的端到端的超分辨率算法，这个 相当于什么呢？就像faster r-cnn在目标检测的地位一样，将整个算法流程用深度学 习的方法实现了，并且效果比传统多模块集成的方法好。SRCNN流程如下:首先， 输入预处理。对输入的低分辨率lr图像使用bicubic算法进行放大，放大为目标尺寸。 那么接下来算法的目标就是将输入的比较模糊的lr图像，经过卷积网络的处理，得 到超分辨率sr的图像，使它尽可能与原图的高分辨率hr图像相似。
3.我们证明了深度学习在经典的超分辨率计算机视觉问题中是有用的，可以 达到良好的质量和速度。
模型及训练
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模型与训练
SRCNN的结构较简单,整个卷积网络包括三个卷积层，甚至没有池化和全连接层：
1）对低分辨率的图进行卷积操作，生成n1维的feature maps 2）对n1维的feature map进行卷积操作生成n2维 feature maps 3）对n2维的feature maps进行卷积生成超分辨的图像
图像超分辨率重建-----SRCNN
Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution
汇报人姓名 汇报日期
论文介绍
它是2016年由香港中文大学汤晓欧等人 将卷积神经网络应用于单张图像超分辨 率重建上。SRCNN的网络结构非常简单， SRCNN首先使用双三次(bicubic)插值将 低分辨率图像放大成目标尺寸，接着通 过三层卷积网络拟合非线性映射，最后 输出高分辨率图像结果。本文中，作者 将三层卷积的分成三个步骤 (1)图像块的提取和特征表示， (2)特征非线性映射 (3)最终的重建。
总的来说，这项工作的贡献主要体现在三个方面:
SRCNN
1.我们提出了一种用于图像超分辨率的卷积神经网络。该网络直接学习低分 辨率和高分辨率图像之间的端到端映射，除了优化之外，几乎没有什么预处理/后 处理。
2.我们建立了基于深度学习的SR方法与传统的基于稀疏编码的SR方法之间 的关系。这种关系为网络结构的设计提供了指导。
然后将稀疏编码求解器应用于投影的n1维系数。该求解器的输出为n2维系数，在稀疏编码的 情况下，通常为n2 = n1。这些n2维系数是高分辨率patches的表示。在这个意义上，稀疏编码求 解器表现为一个非线性映射操作。参见图3的中间部分。然而，稀疏编码求解器不是前馈的，即， 这是一个迭代算法。相反，我们的非线性算子是完全前馈的，可以有效地计算。我们的非线性算 子可以看作是一个像素级的全连通层。
实验部分
• 3.3、与最前沿的其他超分算法对比速度与性 能的实验数据集选择的是ImageNet上的 BSD200、Set14、Set5，对比对象是Bicubic、 SC、NE+LLE、KK、ANR、A+与SRCNN。 结果如下：
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ疏编码的SR方法
证明基于稀疏编码的SR方法可以看作是卷积神经网络。
稀疏编码的SR方法
在基于稀疏编码的方法中，我们考虑从输入图像中提取一个f1×f1低分辨率的patch。这个 patches减去其平均值，然后投射到一个(低分辨率)字典上。如果这个字典大小是n1， 这相当于在 输入图像上应用n1维的线性滤波器(f1×f1)（减去平均值的操作也可以看成是线性操作）。
3.2、对比网络层数（layer numbers）对复原效果的影响的实验 结论：并非网络越深，效果越好，结果恰恰相反。作者也给出了
解释：因为SRCNN没有池化层和全连接层，导致网络对初始参数和学 习率非常敏感，结果即网络训练的时候非常难以收敛，即使收敛了也 可能停在了坏的局部最小值（bad local minimum）处，并且即使训练 了足够的时间，学习到的filter参数的分散度也不够好。