基于深度学习的超分辨率图像重建研究综述

目前超分辨率图像重建技术是计算机视觉领域的研究热点,随着深度学习的发展,基于深度学习的超分辨率图像重建技术已经取得了一定的研究成果.论文回顾了典型的超分辨率图像重建的深度网络模型,对超分辨率图像重建的深度学习算法和网络结构进行介绍,比较分析了不同模型的优缺点,从本质上发现并提出了超分辨率图像重建的一些问题.在此基础上,提出了基于深度学习的超分辨率图像重建方法未来的研究趋势.     

数字图像超分辨率重建技术综述

图像超分辨率重建的目的是通过一幅或多幅低分辨率降质图像来估计一幅视觉效果较好的高分辨率图像.它从传统的图像恢复与重建技术而来,利用图像之间的信息互补来获得比单幅图像更多的细节.超分辨率技术主要分为两大类:基于重建的超分辨率技术和基于学习的超分辨率技术.基于重建的超分辨率技术按照特定的退化模型,通过输入的图像来估计高分辨率图像.基于学习的超分辨率技术从训练样本中获取先验知识,对输入图像的信息进行补充,可以获得比基于重建的算法更好的效果.对超分辨技术的算法作了系统的介绍,并指出图像的配准、退化模型的建立、盲估计问题、学习模型的建立、学习算法等仍是图像超分辨率技术中存在的主要问题,也是进一步研究的方向.     

图像超分辨率重建的研究进展

图像超分辨率重建技术对于输入的低分辨率图像进行相关处理,从而重构出高分辨率图像,该技术已经成为图像处理研究领域的一个热点方向。对超分辨率图像重建的研究进展进行了综述。阐述了图像超分辨率重建的基本原理。对基于重建的图像超分辨重建中:IBP,POCS等算法,基于学习的图像超分辨率重建中:稀疏表示,基于深度神经网络等算法及一些相关改进的算法进行了综述。对图像超分辨率重建的研究提出了展望。     

基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法

为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法.将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像.实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1正则化的超分辨率图像重建算法.     

单幅图像超分辨率重建技术研究进展

图像分辨率是衡量一幅图像质量的重要标准. 在军事、医学和安防等领域, 高分辨率图像是专业人士分析问题并做出准确判断的前提. 根据成像采集设备、退化因素等条件对低分辨率图像进行超分辨率重建成为一个既具有研究价值又极具挑战性的难点问题. 首先简述了图像超分辨率重建的概念、重建思想和方法分类; 然后重点分析用于单幅图像超分辨率重建的空域方法, 梳理基于插值和基于学习两大类重建方法中的代表性算法及其特点; 之后结合用于超分辨率重建技术的数据集, 重点分析比较了传统超分辨率重建方法和基于深度学习的典型超分辨率重建方法的性能; 最后对图像超分辨率重建未来的发展趋势进行展望.     

基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

深度学习的单幅图像超分辨率重建方法综述

图像超分辨率重建即使用特定算法将同一场景中的低分辨率模糊图像恢复成高分辨率图像。近年来,随着深度学习的蓬勃发展,该技术在很多领域都得到了广泛的应用,在图像超分辨率重建领域中基于深度学习的方法被研究的越来越多。为了掌握当前基于深度学习的图像超分辨率重建算法的发展状况和研究趋势,对目前图像超分辨率的流行算法进行综述。主要从现有单幅图像超分辨算法的网络模型结构、尺度放大方法和损失函数三个方面进行详细论述,分析各类方法的缺陷和益处,同时通过实验对比分析不同网络模型、不同损失函数在主流数据集上的重建效果,最后展望基于深度学习的单幅图像超分辨重建算法未来的发展方向。     

图像超分辨率技术的回顾与展望

图像超分辨率(SR)是计算机视觉中提高图像和视频分辨率的一类重要技术。近年来,得益于神经网络的成功,基于深度学习的图像超分辨率技术正在蓬勃发展,这无疑是超分辨率技术研究的主流方向。对超分辨率工作进行综述。首先,总结目前已有的超分辨率技术,根据其输入输出进行分类介绍;其次,将基于深度学习的单图像超分辨率技术分为有监督学习和无监督学习两类进行论述,并对部分具有代表性的最新超分辨率重建技术进行总结分类介绍;然后,讨论了超分辨率技术的相关问题,即性能评价指标、标准数据集,进而对几种典型算法进行实验对比;最后,对图像超分辨率算法未来的研究趋势进行展望。     

基于学习的超分辨率技术

基于学习的超分辨率算法使用一个图像训练集来产生一个学习模型,运用该模型为输入的低分辨率图像创建更多的高频信息,获得比基于重建算法更好的结果。该文介绍了基于学习的超分辨率技术的相关工作、理论基础和主要算法,提出基于学习的超分辨率算法中仍需解决的关键问题,展望其在未来的研究发展方向。     

基于学习的数字图像超分辨率技术概述

数字图像超分辨率技术就是从一幅或多幅已知图像中重建出一幅具有更高空间分辨率的图像。这种技术自产生以来便受到众多学者的亲睐,产生了许多的相关算法。就目前而言,研究的主流是基于学习的算法。基于学习的算法是从事先构建的学习库中去获得待重建图像的先验知识,再在先验知识的辅助下恢复出待重建图像的高频细节,从而取得较好的视觉效果。对基于学习的超分辨率重建算法进行系统介绍,总结其中还存在的问题,并预测了进一步研究的方向。