ICCVMar, 2021

设计用于深度盲图像超分辨率的实用退化模型

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TL;DR本文提出了一种更复杂但实用的退化模型，其中包括随机混合的模糊，下采样和噪声退化，以达到改善单图超分辨率方法的实用性的目的。实验结果表明，这个新的退化模型可以显著改善深度超分辨率方法的实用性，为真实的单图超分辨率应用提供了一种强有力的替代解决方案。
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发现论文，激发创造
  • 基于噪声和卷积核详尽退化建模的盲图像超分辨率

    本研究提出了一种基于概率框架的盲超分辨率图像重建方法，针对复杂的噪声和模糊核问题，该方法采用了非独立同分布的噪声模型和一种新颖的模糊核生成器来增加模型的自由度。经过综合实验，该方法在合成数据集和真实数据集上均优于当前最先进的技术。

    Jul, 2021

  • 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

  • 超越辍学：通向可推广图像超分辨率的引人注目解决方案

    利用深度学习在单图像超分辨率（SISR）方面取得了显著进展，尽管大部分现有工作假设简单且固定的降级模型，但盲目超分辨率的研究旨在改进对未知降级能力的建模，本文提出了一种更合适的训练策略利用 Dropout 来提高盲目超分辨率的模型泛化能力，同时降低 Dropout 引入的不良副作用，我们通过理论和实验分析展示了这种方法的效果，并通过调整一阶和二阶特征统计量提出了另一种简单但有效的训练策略，该方法在包括合成和真实世界场景在内的七个基准数据集上表现更好，可作为一种与模型无关的正则化方法。

    Feb, 2024

  • 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

  • VCISR: 盲目单图像超分辨率与视频压缩合成数据

    通过引入视频压缩降级模型，提出了一种盲目单图像超分辨率方法，可恢复由视频压缩引起的失真，通过合成低分辨率图像数据并训练神经网络，在图像质量评估和视觉质量方面取得了优秀的性能。

    Nov, 2023

  • 基于深度学习的盲图像超分辨率：迭代核重建和噪声估计

    本研究提出了一种名为 IKR-Net (迭代核重构网络) 的方法，通过使用专门的深度模型进行迭代的核和噪声估计以及高分辨率图像重建，提供了一种通用解决方法，能够处理输入低分辨率图像中任意类型的模糊和噪声，并在盲目单图像超分辨率中取得了最先进的结果，特别是对于带有运动模糊的噪声图像。

    Apr, 2024

  • 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

  • 盲目图像超分辨率的深度约束最小二乘法

    本文提出一种盲图像超分辨率的新方法，使用重新构建的退化模型和两个新模块，通过对内核估计和内核基于高分辨率图像恢复的改进，实现更好的准确性和视觉改进，并在多个基准测试中进行了验证。

    Feb, 2022

  • 任意模糊核的深度即插即用超分辨率

    本文提出了一种基于深度神经网络和插拔式图像恢复技术相结合的原理性公式和框架，使得任意位于低分辨率图像的模糊核能够被处理，为此设计了一个新的图像降级模型，并基于该模型提出一个基于变量分割技术的插拔式算法，实现了预处理和任意大小和类型的超分辨率。

    Mar, 2019

  • 双扩散：用于 RSI 中盲超分辨率重建的双条件去噪扩散概率模型

    本文介绍了一种基于双条件去噪扩散概率模型的盲超分辨率重建框架，围绕核估计和重构进度引入了双向扩散，通过构建基于 DDPM 的核预测器和重建器实现了从 LR 图像到 HR 图像的映射，实验结果证明了我们提出的方法在盲超分辨率重建方面的优越性。

    May, 2023