日复一日的人像临摹演习使得画家可以或许仅凭几个关键特点画出完全的人脸。同样地，我们欲望机械可以或许经由过程低清图像有限的图像信息，揣摸出图像对应的高清细节，这就须要算法可以或许像画家一样“懂得”图像内容。至此，传统的规矩算法不堪重负，新兴的深度进修照射着图像超清化的星空。

(左图为低清图像，右图为其对应的高清图像，中心为算法生成结不雅。

这是4倍超清问题，即将边长扩大年夜为本来的4倍。)

得益于硬件的迅猛成长，短短几年间棘手机已更新了数代，熟手在行机拍下的┞氛片在大年夜分辨率的屏幕上变得模糊起来。同样地，图像分辨率的晋升使得收集带宽的压力骤增。如斯，图像超清化算法就有了用武之地。

对于存放多年的老照片，我们应用超清理法令其细节维妙维肖;面对收集传输的带宽压力，我们先将图像紧缩传输，再用超清化算法答复复兴，如许可以大年夜大年夜削减传输数据量。

感知损掉

深度进修的出现使得算法对图像的语义级操作成为可能。本文等于介绍深度进修技巧在图像超清化问题上的最新研究进展。

传统的几何手段如三次插值，传统的匹鼓掌段如碎片匹配，在应对如许的需求上皆有心无力。

深度进修最早鼓起于图像，其重要处理图像的技巧是卷积神经收集，关于卷积神经收集的来源，业界公认是Alex在2012年的ImageNet比赛中的煌煌表示。虽方五年，却已是老生常谈。是以卷积神经收集的基本细节本文不再赘述。鄙人文中，应用CNN(Convolutional Neural Network)来指代卷积神经收集。

图1 最新的Pixel递归统??图像超清化上的应用

CNN出现以来，催生了很多研究热点，个中最令人印象深刻的五个热点是：

• 深广摸索：VGG收集的出现标记住CNN在搜刮的深度和广度上有了初步的冲破。
• 构造摸索：Inception及其变种的出现进一步增长了模型的深度。而ResNet的出现则使得深度进修的深度变得“名副其实”起来，可以达到上百层甚至上千层。
• 内容损掉：图像风格转换是CNN在应用层面的一个小岑岭，出现了一批以Prisma为首的小型创虻公司。但图像风格转换在技巧上的┞锋正供献倒是经由过程一个预练习好的模型上的特点图，在语义层面生成图像。
• 对抗神经收集(GAN)：固然GAN是针对机械进修范畴的架构立异，但其最初的应用倒是在CNN上。经由过程对抗练习，使得生成模许可以或许借用监督进修的春风进行晋升，将生成模型的质量晋升了一个级别。
• Pixel CNN：将依附关系惹人到像素之间，是CNN模型构造办法的一次比较大年夜的立异，用于生成图像，效不雅最佳，但有掉效力。

这五个热点，在图像超清这个问题上都有所表现。下面会一一为大年夜家道来。

CNN的第一次出手

图2 首个应用于图像超清问题的CNN收集构造

(输工资低清图像，输出为高清图像.该构造分为三个步调：

低清图像的特点采取、低清特点到高清特点的映射、高清图像的重建。)

图像超清问题的特点在于，低清图像和高清图像中很大年夜部分的信息是共享的，基于这个前提，在CNN出现之前，业界的解决筹划是应用一些特定的办法，如PCA、Sparse Coding等将低分辨率和高分辨率图像变为特点表示，然后将特点表示做映射。

基于传统的办法构造，CNN也将模型划分为三个部分，即特点采取、非线性映射和特点重建。因为CNN的特点，三个部分的操作均可应用卷积完成。因而，固然针对模型构造的解释与传统办法类似，但CNN倒是可以同时结合练习的同一体，在数学上拥有加倍简单的表达。

不仅在模型解释上可以看到传统办法的影子，在具体的操作上也可以看到。在上述模型中，须要对数据进行预处理，采掏出很多patch，这些patch可能淮竽暌剐重叠，将这些Patch取合集就是整张图像。上述的CNN构造是被应用在这些Patch而不是整张图像上，获得所有图像的patch后，将这些patch组合起来获得最后的高清图像，重叠部分取均值。

更深更快更准的CNN 

右侧是一个已练习好的收集，将应用个中的几层计算损掉。)

图3 基于残差的深度CNN构造

(该构造应用残差连接将低清图像与CNN的输出相加获得高清图像，即仅用CNN构造进修低清图像中缺乏的高清细节部分。)

图2中的办法固然效不雅远高于传统办法，然则却竽暌剐若干问题：

• 练习层数少，没有足够的视野域;
• 练习太慢，导致没有在深层收集上获得好的效不雅;
• 不克不及支撑多种倍数的高清化。

针对上述问题，图3算法提出了采取更深的收集模型。并用三种技巧解决了图2算法的问题。

第一种技巧是残差进修，CNN是端到端的进修，如不雅像图2办法那样直接进修，那么CNN须要保存图像的所有信息，须要在恢复高清细节的同时记居处有的低分辨率图像的信息。如斯，收集中的每一层都须要存储所有的图像信息，这就导致了信息过载，使得收集对梯度十分敏感，轻易造成梯度消掉或梯度爆炸等现象。而图像超清问题中，CNN的输入图像和输出图像中的信息很大年夜一部分是共享的。残差进修是只针对图像高清细节信息进行进修的算法。如上图所示，CNN的输出加上原始的低分辨率图像获得高分辨率图像，即CNN进修到的是高分辨率图像和低分辨率图像的差。如斯，CNN承载的信息量小，更轻易收敛的同时还可以达到比非残差收集更好的效不雅。

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本文标题：看得“深”、看得“清” —— 深度学习在图像超清化的应用

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