【摘 要】
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大多数图像超分辨率（Super Resolution,SR）方法假定低分辨率（Low-Resolution,LR）图像是由高分辨率（High-Resolution,HR）图像通过固定的退化方式（如双三次插值下采样）得到的。但现实世界中的LR图像的退化过程多样,当LR图像的退化方式与SR模型假定的退化方式差异较大时,SR效果不佳。因此,图像盲超分辨率方法是图像超分辨率领域的研究趋势,而在盲超分辨率任
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大多数图像超分辨率（Super Resolution,SR）方法假定低分辨率（Low-Resolution,LR）图像是由高分辨率（High-Resolution,HR）图像通过固定的退化方式（如双三次插值下采样）得到的。但现实世界中的LR图像的退化过程多样,当LR图像的退化方式与SR模型假定的退化方式差异较大时,SR效果不佳。因此,图像盲超分辨率方法是图像超分辨率领域的研究趋势,而在盲超分辨率任务上达到更好的性能需要一个精确的模糊核估计方法。本文首先提出了一个基于傅里叶变换与卷积神经网络的模糊核估计方法（A Kernel Estimation Method Based on the Fourier Transform and Convolutional Neural Network,FTKCN）。该方法首先使用傅里叶变换由LR图像生成其频谱图,并利用卷积神经网络来提取频谱图中的模糊核信息,从而得到模糊核。FTKCN在训练时收敛较快,应用时可以较快速准确地估计模糊核,稳定性更佳。其次,本文将提出的模糊核估计方法FTKCN应用于ZSSR、MZSR、SRMD这三种主流的可插入模糊核先验的SR方法。FTKCN估计得到的模糊核用于产生训练数据或直接输入网络进行建模从而帮助图像超分辨率任务,实验表明FTKCN有助于提升这三种SR方法在由各种退化造成的LR图像上的超分辨率性能。最后,本文在SRMD基础上,引入稠密连接结构,提出了一个基于稠密连接与多重退化的图像超分辨率方法（A Super Resolution Network with Dense Blocks and Multi-Degradations,DenseMD）。DenseMD充分地利用退化信息,只需要较少的参数量,在图像盲超分辨率任务中获得更佳的性能。此外,将DenseMD与FTKCN结合,能够进一步提升图像盲超分辨率的性能。
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