基於深度學習的圖像超分辨率重建技術的研究
圖像的超分辨率重建技術指的是將給定的低分辨率圖像通過特定的算法恢復成相應的高分辨率圖像。隨着人工智能的不斷髮展，超分辨率重建技術在視頻圖像壓縮傳輸、醫學成像、遙感成像、視頻感知與監控等領域得到了廣泛的應用與研究。本文簡要介紹了圖像超分辨率技術的研究背景與意義，同時概述了其基本原理及評估指標，然後着重介紹了基於深度學習的超分辨率重建技術的處理流程及幾種具有代表性的超分辨率深度學習模型。
1 超分辨率重建技術的研究背景與意義
圖像分辨率是一組用於評估圖像中蘊含細節信息豐富程度的性能參數，包括時間分辨率、空間分辨率及色階分辨率等，體現了成像系統實際所能反映物體細節信息的能力。相較於低分辨率圖像，高分辨率圖像通常包含更大的像素密度、更豐富的紋理細節及更高的可信賴度。
但在實際上中，受採集設備與環境、網絡傳輸介質與帶寬、圖像退化模型本身等諸多因素的約束，我們通常並不能直接得到具有邊緣銳化、無成塊模糊的理想高分辨率圖像。
提升圖像分辨率的最直接的做法是對採集系統中的光學硬件進行改進，但這種做法受限於製造工藝難以大幅改進、製造成本十分高昂等約束。由此，從軟件和算法的角度着手，實現圖像超分辨率重建的技術成爲了圖像處理和計算機視覺等多個領域的熱點研究課題。
1955年，Toraldo di Francia在光學成像領域首次明確定義了超分辨率這一概念，主要是指利用光學相關的知識，恢復出衍射極限以外的數據信息的過程。1964年左右，Harris和Goodman則首次提出了圖像超分辨率這一概念，主要是指利用外推頻譜的方法合成出細節信息更豐富的單幀圖像的過程。1984 年，在前人的基礎上，Tsai和 Huang 等首次提出使用多幀低分辨率圖像重建出高分辨率圖像的方法後, 超分辨率重建技術開始受到了學術界和工業界廣泛的關注和研究。
具體來說，圖像超分辨率重建技術指的是利用數字圖像處理、計算機視覺等領域的相關知識，藉由特定的算法和處理流程，從給定的低分辨率圖像中復原出高分辨率圖像的過程。其旨在克服或補償由於圖像採集系統或採集環境本身的限制，導致的成像圖像模糊、質量低下、感興趣區域不顯著等問題。
圖像超分辨率重建技術在多個領域都有着廣泛的應用範圍和研究意義。主要包括：
（1） 圖像壓縮領域
在視頻會議等實時性要求較高的場合，可以在傳輸前預先對圖片進行壓縮，等待傳輸完畢，再由接收端解碼後通過超分辨率重建技術復原出原始圖像序列，極大減少存儲所需的空間及傳輸所需的帶寬。
（2） 醫學成像領域
對醫學圖像進行超分辨率重建，可以在不增加高分辨率成像技術成本的基礎上，降低對成像環境的要求，通過復原出的清晰醫學影像，實現對病變細胞的精準探測，有助於醫生對患者病情做出更好的診斷。
（3） 遙感成像領域
高分辨率遙感衛星的研製具有耗時長、價格高、流程複雜等特點，由此研究者將圖像超分辨率重建技術引入了該領域，試圖解決高分辨率的遙感成像難以獲取這一挑戰，使得能夠在不改變探測系統本身的前提下提高觀測圖像的分辨率。
（4） 公共安防領域
公共場合的監控設備採集到的視頻往往受到天氣、距離等因素的影響，存在圖像模糊、分辨率低等問題。通過對採集到的視頻進行超分辨率重建，可以爲辦案人員恢復出車牌號碼、清晰人臉等重要信息，爲案件偵破提供必要線索。
（5） 視頻感知領域
通過圖像超分辨率重建技術，可以起到增強視頻畫質、改善視頻的質量，提升用戶的視覺體驗的作用。
2 圖像超分辨率重建技術概述
2.1 降質退化模型
低分辨率圖像在成像的過程中受到很多退化因素的影響，運動變換、成像模糊和降採樣是其中最主要的三個因素。如圖1所示，整個過程可以通過使圖示的線性變換模型來表徵。
上述退化模型可以由以下線性變換表示；
L=DBFH+N （1）
式中，L表示觀測圖像，H表示輸入的高分辨率圖像，F表示運動變換矩陣，通常由運動、平移等因素造成，B表示模糊作用矩陣，通常由環境或成像系統本身引起，D表示降採樣矩陣，通常由成像系統的分辨率決定，N表示加性噪聲，通常來自於成像環境或成像過程。
圖像降質退化模型描述了自然界中的高分辨率圖像轉換成人眼觀測到的低分辨率圖像的整個過程，即高分辨率圖像成像逆過程，爲圖像超分辨率技術提供了堅實的理論基礎。
2.2 重建圖像的評估
爲了衡量重建算法優劣，需要引入一種評估指標來對重建後的圖像進行評估。重建圖像的評價方式一般分爲兩大類，一是主觀評價，二是客觀評價。
主觀評價以人爲評價主體，對重建後圖像的視覺效果做出主觀和定性的評估。爲保證圖像的主觀評價具有一定的統計意義，此種評估方法需要選擇足夠多的評價主體，並保證評價主體中未受訓練的普通人和受過訓練的專業人員數量大致均衡。
客觀評價中，峯值信噪比（Peak signal-to-noise ratio ，PSNR）和結構相似性(Structural Similarity， SSIM)是最常用的兩種圖像質量評估指標。其中PSRN通過比較兩幅圖像對應像素點的灰度值差異來評估圖像的好壞，SSIM則從亮度、對比度和結構這三個方面來評估兩幅圖像的相似性。具體計算公式如下：
(2)
根據分類準則的不同，可以將圖像超分辨率重建技術劃分爲不同的類別。從輸入的低分辨率圖像數量角度來看，可以分爲單幀圖像的超分辨率重建和多幀圖像（視頻）的超分辨率重建；從變換空間角度來看，可以分爲頻域超分辨率重建、時域超分辨率重建、色階超分辨率重建等；從重建算法角度來看，可以分爲基於插值的重建、基於重構的重建和基於學習的超分辨率重建。
本節主要從算法內容出發，介紹幾類常見的超分辨率重建技術。
（1） 基於插值的超分辨率重建
基於插值的方法將每一張圖像都看做是圖像平面上的一個點，那麼對超分辨率圖像的估計可以看做是利用已知的像素信息爲平面上未知的像素信息進行擬合的過程，這通常由一個預定義的變換函數或者插值核來完成。基於插值的方法計算簡單、易於理解，但是也存在着一些明顯的缺陷。
首先，它假設像素灰度值的變化是一個連續的、平滑的過程，但實際上這種假設並不完全成立。其次，在重建過程中，僅根據一個事先定義的轉換函數來計算超分辨率圖像，不考慮圖像的降質退化模型，往往會導致復原出的圖像出現模糊、鋸齒等現象。常見的基於插值的方法包括最近鄰插值法、雙線性插值法和雙立方插值法等。
（2） 基於重構的超分辨率重建
基於重構的方法則是從圖像的降質退化模型出發，假定高分辨率圖像是經過了適當的運動變換、模糊及噪聲纔得到低分辨率圖像。這種方法通過提取低分辨率圖像中的關鍵信息，並結合對未知的超分辨率圖像的先驗知識來約束超分辨率圖像的生成。常見的基於重構的方法包括迭代反投影法、凸集投影法和最大後驗概率法等。
（3） 基於學習的超分辨率重建
基於學習的方法則是利用大量的訓練數據，從中學習低分辨率圖像和高分辨率圖像之間某種對應關係，然後根據學習到的映射關係來預測低分辨率圖像所對應的高分辨率圖像，從而實現圖像的超分辨率重建過程。常見的基於學習的方法包括流形學習、稀疏編碼和深度學習方法。
3 基於深度學習的圖像超分辨率重建技術
機器學習是人工智能的一個重要分支，而深度學習則是機器學習中最主要的一個算法，其旨在通過多層非線性變換，提取數據的高層抽象特徵，學習數據潛在的分佈規律，從而獲取對新數據做出合理的判斷或者預測的能力。
隨着人工智能和計算機硬件的不斷髮展，Hinton等人在2006年提出了深度學習這一概念，其旨在利用多層非線性變換提取數據的高層抽象特徵。憑藉着強大的擬合能力，深度學習開始在各個領域嶄露頭角，特別是在圖像與視覺領域，卷積神經網絡大放異，這也使得越來越多的研究者開始嘗試將深度學習引入到超分辨率重建領域。2014年，Dong等人首次將深度學習應用到圖像超分辨率重建領域，他們使用一個三層的卷積神經網絡學習低分辨率圖像與高分辨率圖像之間映射關係，自此，在超分辨率重建率領域掀起了深度學習的浪潮。
基於深度學習的圖像超分辨率技術的重建流程主要包括以下幾個步驟：
(1) 特徵提取：首先對輸入的低分辨率圖像進行去噪、上採樣等預處理，然後將處理後的圖像送入神經網絡，擬合圖像中的非線性特徵，提取代表圖像細節的高頻信息；
(2) 設計網絡結構及損失函數：組合卷積神經網絡及多個殘差塊，搭建網絡模型，並根據先驗知識設計損失函數；
(3) 訓練模型：確定優化器及學習參數，使用反向傳播算法更新網絡參數，通過最小化損失函數提升模型的學習能力；’
(4) 驗證模型：根據訓練後的模型在驗證集上的表現，對現有網絡模型做出評估，並據此對模型做出相應的調整。
以下是幾種常見的基於深度學習的超分辨率重建技術及其對比。
（1） SRCNN
SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)是首次在超分辨率重建領域應用卷積神經網絡的深度學習模型。對於輸入的一張低分辨率圖像，SRCNN首先使用雙立方插值將其放大至目標尺寸，然後利用一個三層的卷積神經網絡去擬合低分辨率圖像與高分辨率圖像之間的非線性映射，最後將網絡輸出的結果作爲重建後的高分辨率圖像。SRCNN的網絡結構如圖2所示。
圖2 SRCNN的網絡結構
（2） ESPCN
與SRCNN不同，ESPCN (Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network)在將低分辨率圖像送入神經網絡之前，無需對給定的低分辨率圖像進行一個上採樣過程，得到與目標高分辨率圖像相同大小的低分辨率圖像。如圖3所示，ESPCN中引入一個亞像素卷積層（Sub-pixel convolution layer），來間接實現圖像的放大過程。這種做法極大降低了SRCNN的計算量，提高了重建效率。
圖3 ESPCN的網絡結構
（3） SRGAN
與上述兩種方法類似，大部分基於深度學習的圖像超分辨率重建技術使用均方誤差作爲其網絡訓練過程中使用的損失函數，但是由於均方差本身的性質，往往會導致復原出的圖像出現高頻信息丟失的問題。而生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GAN）則通過其中的鑑別器網絡很好的解決了這個問題，GAN的優勢就是生成符合視覺習慣的逼真圖像，所以SRGAN (Photo-Realistic Single Image SuperResolution Using a Generative Adversarial Network)的作者就將GAN引入了圖像超分辨率重建領域。
如圖4所示，SRGAN也是由一個生成器和一個鑑別器組成。生成器負責合成高分辨率圖像，鑑別器用於判斷給定的圖像是來自生成器還是真實樣本。通過一個二元零和博弈的對抗過程，使得生成器能夠將給定的低分辨率圖像復原爲高分辨率圖像。
圖4 SRGAN的網絡結構
4 總結與展望
深度學習在圖像超分辨率重建領域已經展現出了巨大的潛力，極大的推動了該領域的蓬勃發展發展。但距離重建出既保留原始圖像各種細節信息、又符合人的主觀評價的高分辨率圖像這一目標，深度學習的圖像超分辨率重建技術仍有很長的一段路要走。主要存在着以下幾個問題：
（1）深度學習的固有性的約束。深度學習存在着需要海量訓練數據、高計算性能的處理器以及過深的網絡容易導致過擬合等問題。
（2）類似傳統的基於人工智能的學習方法，深度學習預先假定測試樣本與訓練樣本來自同一分佈，但現實中二者的分佈並不一定相同，甚至可能沒有相交的部分。
（3）儘管當前基於深度學習的重建技術使得重建圖像在主觀評價指標上取得了優異的成績，但重建後的圖像通常過於平滑，丟失了高頻細節信息。
因此進一步研究基於深度學習的圖像超分辨率技術仍有較大的現實意義和發展空間。
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