Jul, 2019

通过内容自适应采样学习图像降采样以进行升采样

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TL;DR本研究提出一种基于内容自适应重采样器 (CAR) 的图像下采样方法，通过反向传播调节模型参数，实现从低分辨率图像恢复高分辨率图像的目标；实验结果表明，该方法比传统插值方法表现更优，通过与深度超采样模型联合训练，取得了最新的超分辨率性能。
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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

  • 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

  • 深度生成对抗残差卷积网络用于真实世界超分辨率

    通过提出一种深度残差卷积生成对抗网络（SRResCGAN）来解决真实世界中图像修复过程缺失的问题，该网络通过对 HR 领域的像素级监督来对模型进行敌对训练，并利用残差学习和凸优化技术来最小化能量函数，我们的实验表明，该方法易于部署到其他下采样算子和移动 / 嵌入式设备上，并且能够更好地适应真实世界中的图像噪声问题。

    May, 2020

  • 学习无配对真实世界图像的多对多映射进行图像超分辨率和图像降采样

    该论文提出了 SDFlow，一个将单幅图像超分辨率问题转化为无监督学习的模型，通过在潜在空间中匹配 LR 和 HR 图像的内容信息分布来实现图像降尺度和超分辨率的自动学习。实验结果表明 SDFlow 能够生成多样且逼真的 LR 和 SR 图像。

    Oct, 2023

  • 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

    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。

    Sep, 2016

  • 深度循环生成对抗残差卷积网络用于真实图像超分辨率

    本研究提出了一种基于 CycleGAN 和 GAN 框架的超分辨率方法，能够在真实世界的低分辨率与高分辨率图像转换中，保持数据分布的连续性，表现出较高的超分辨率效果。

    Sep, 2020

  • 学习混合深度网络以进行单幅图像超分辨率

    该研究提出了一种学习统一框架下的一组 SR 预测模块的方法，这些模块专注于不同的图像局部模式和使用神经网络来进行图像超分辨率，相比其他方法在广泛范围内实现了最先进的恢复效果。

    Jan, 2017

  • 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

  • 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

  • 使用深度卷积神经网络的压缩图像超分辨率重建

    本文提出了一种基于深度卷积神经网络的端到端训练模型，用于对压缩图像进行超分辨率重建和压缩伪影去除，实验证明该模型在 JPEG 压缩图像上表现出优异的超分辨率性能和比 JPEG 更好的速率 - 失真性能。

    Sep, 2017