CVPRNov, 2019

自然真实的单图像超分辨率与显式自然流形判别

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TL;DR本研究提出了一种新颖的方法，基于低级域天然先验规律和自然流形约束去实现高感知质量和真实感重构的超分辨率图像，相比于其他算法，获得了更好的自然感和更真实的图像重构效果。
convolutional neural networkssingle image super-resolutionperceptual qualityrealistic reconstructiondomain prior properties
发现论文，激发创造
  • SRPGAN：单图像超分辨率视觉生成对抗网络

    本文介绍了一种使用 Charbonnier Loss 函数构建内容损失，并将其与提出的感知损失和对抗性损失相结合的超分辨率感知生成对抗网络 (SRPGAN) 框架，能够更好地重建具有高频细节和清晰边缘的高分辨率图像。与其他现有模型相比，该模型在大多数基准测试中都能取得更高的结构相似性指数 (SSIM) 分数。

    Dec, 2017

  • 感知导向的单图超分辨率使用最佳目标估计

    本文提出了一种新的单图像超分辨率 (SISR) 框架，该框架采用了适用于每个区域的最佳目标以生成整体区域的高分辨率输出，并在五个基准测试中取得了优异的结果。

    Nov, 2022

  • 基于渐进感知的单幅图像超分辨率网络

    本文提出了一种分阶段新颖的感知图像超分辨率方法，第一阶段集中于最小化点之间误差，第二阶段利用前一阶段提取的特征来追求更好的结构保留，并采用第二阶段提取的细节结构特征来产生更真实的结果，通过多尺度特征融合，提出的方法优于现有方法。

    Jul, 2019

  • 图像超分辨率质量评估：结构保真度对统计自然性的权衡

    本研究评估了单图像超分辨率 (SISR) 生成的图像的质量，在结构保真度和统计自然性这两个维度的二维空间内观察不同 SISR 算法的行为，进一步证明了全球性质的重要性，并提出了一个新模型 - SFSN 模型进行质量预测。

    May, 2021

  • 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

  • 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

  • 实际场景下的单幅图像超分辨率：简要综述

    通过对公共数据集、评估指标和四类方法的研究以及在基准数据集上的比较，本文全面评估了基于深度学习的单个图像超分辨率（SISR）方法中类别为基于退化建模、基于图像对、基于域转换和基于自学习的 RSISR 方法在重建质量和计算效率方面的表现，并讨论了 RSISR 的挑战和未来研究方向。

    Mar, 2021

  • 使用生成对抗网络的照片级单图像超分辨率

    本文提出了 SRGAN 框架，通过引入对抗性损失和感知损失函数，成功应用 GAN 进行图像超分辨率，能够生成 4 倍放大因子下的自然真实图像。大量实验和 MOS 测试证明 SRGAN 在视觉效果上具有显著的优势。

    Sep, 2016

  • 单图像超分辨率的深度学习：简要综述

    介绍了基于深度学习的单图超分辨率问题的方法和分类，其中包括了网络架构和深度学习优化目标两个方面，归纳了各种方法的局限和改进，并从各种角度展开了比较和分析，并讨论了当前挑战和未来趋势。

    Aug, 2018

  • EnhanceNet: 自动纹理合成的单图像超分辨率

    该研究提出了一种基于自动纹理合成及感知损失的单张图像超分辨率增强方法，利用卷积神经网络实现前馈学习与对抗训练相结合，取得了高效、有效的成果。

    Dec, 2016