CVPRSep, 2016

使用高效子像素卷积神经网络的实时单图像和视频超分辨率

PDF
TL;DR本文提出一种卷积神经网络，该网络的特征图在低分辨率空间中提取，使用高效的子像素卷积层将最终的低分辨率特征图升级到高分辨率输出，从而有效地将手工设计的双三次滤波器替换为针对每个特征图训练的更复杂的上采样滤波器，同时降低总体超分辨率操作的计算复杂度。该方法的实验结果表明，它在图像和视频方面的表现都比以前的基于 CNN 的方法好得多，并且速度快了一个数量级。
deep neural networkssuper-resolutionconvolutional neural networksub-pixel convolution layerupscaling filters
发现论文，激发创造
  • 通过深层和浅层卷积神经网络实现端到端图像超分辨率

    本文提出了一种新的图像超分辨率方法，该方法使用端到全部可训练的深度卷积神经网络来联合学习特征提取、上采样和高分辨率重建模块，同时在潜在特征空间中进行上采样，并通过多尺度 HR 重建以获得更精确的图像恢复，进一步实现了不同网络设计在图像超分辨率中的贡献并为未来的研究提供了更多见解。

    Jul, 2016

  • 深度卷积网络图像超分辨率

    本文提出一种深度学习方法用于图像超分辨率，采用卷积神经网络直接将低分辨率图片转换为高分辨率图片，能够实现较快的速度和超强的恢复质量，扩展支持三种颜色通道同时处理。

    Dec, 2014

  • 3DSRnet：使用 3D 卷积神经网络进行视频超分辨率处理

    该论文提出了一种有效的三维卷积神经网络 3DSRnet，用于视频超分辨率，通过利用空时相干性来提高预测高分辨率帧的准确性，而且在不需要预处理的情况下优于最先进的方法，提出了一种新的处理场景变化的方法。

    Dec, 2018

  • 面向真实世界的单张图像超分辨率：新的基准和新的模型

    本文提出了一种基于 Laplacian 金字塔的核预测网络（LP-KPN）来恢复高分辨率图像，通过使用实际拍摄的 LR-HR 图像对构建 RealSR 数据集，证明了使用此数据集训练的 SISR 模型在真实场景中能够提供更好的视觉效果，且模型能够适应不同的相机设备。

    Apr, 2019

  • 基于上下文化多任务学习的结构保持图像超分辨率

    本研究提出了一种基于多任务学习的框架，通过引入全局边界上下文和残留上下文来提升图像恢复中结构细节的保留，其在多个标准基准测试中表现出比其他基于卷积神经网络的 SR 方法更高的恢复质量和计算效率。

    Jul, 2017

  • 单图像超分辨率的无监督退化学习

    本文提出了一种双向的结构一致性网络，以无监督的方式训练降噪和超分辨率网络，通过生成对抗网络模拟现实世界的 LR 图像降级过程，结合现实世界的 HR 图像，然后利用这些生成的 LR 图像训练 SR 重建网络实现超分辨率。实验表明，该算法在合成和真实场景的超分辨率任务中性能表现都优秀。

    Dec, 2018

  • 加速超分辨率卷积神经网络

    本研究致力于加速 Super-Resolution Convolutional Neural Network，并提出了一个紧凑的 hourglass-shape CNN 结构，以实现更快，更好的图像超分辨率，通过在网络末端添加反卷积层并缩小输入特征维度和采用更小的滤波器尺寸和更多的映射层，实现了超过 40 倍的速度提升和优越的恢复质量。

    Aug, 2016

  • 基于帧递归的视频超分辨率重建

    本研究提出了一种端到端可训练的帧递归视频超分辨率框架，使用先前的高分辨率估计来超分辨率下一个帧，自然鼓励时态一致结果并降低计算成本。

    Jan, 2018

  • 学习单个卷积超分辨率网络以处理多种降质

    我们提出了一种使用维度扩展策略的通用框架，使单个卷积超分辨率网络能够将模糊核和噪声级别作为输入，从而处理多种甚至是空间变异的退化，从而显着提高了实用性。在合成和真实的低分辨率图像上的广泛实验结果显示，所提出的卷积超分辨率网络不仅可以产生多个退化结果，而且计算效率高，提供了一种高效和可扩展的解决方案，适用于实际的 SISR 应用。

    Dec, 2017

  • 深度盲视频超分辨率

    本文提出了基于模糊内核建模方法的深度卷积神经网络模型，用于解决视频超分辨率问题，该模型包括运动模糊估计、运动估计和潜在图像恢复模块，实验证明该算法能够生成结构更清晰、细节更好的图像，并且性能优于当前先进的方法。

    Mar, 2020