【摘 要】
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基于深度学习的超分辨率算法（super resolution,SR）通过自适应的学习从低分辨率（low resolution,LR）图像到高分辨率（high resolution,HR）图像的非线性映射拟合SR映射。相比于传统算法在效率、泛化性等方面表现突出。现有基于卷积神经网络的单图像超分辨率（super resolution,SR）模型存在三个限制。首先,一幅LR图像其对应的HR图像的数量在理
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基于深度学习的超分辨率算法（super resolution,SR）通过自适应的学习从低分辨率（low resolution,LR）图像到高分辨率（high resolution,HR）图像的非线性映射拟合SR映射。相比于传统算法在效率、泛化性等方面表现突出。现有基于卷积神经网络的单图像超分辨率（super resolution,SR）模型存在三个限制。首先,一幅LR图像其对应的HR图像的数量在理论上是无限的,所以可能的SR映射函数空间是非常大的。其次,使用特定方法下采样配对的数据集训练的模型在使用同样方法获取的测试集上虽然有可观的结果,但此类数据集不能代表实际场景中的数据,致使模型在实际应用任务中泛化能力较差,会产生适应性问题。第三,忽视残差分支上不同层次高频特征对重构图像的影响。为此,本文基于对偶学习、傅里叶变换和注意力机制进行研究,主要研究内容如下:1、针对SR映射函数空间过大,导致很难到学习一个好的模型的问题和特定方法下采样的训练数据对模型泛化性能的限制,提出基于对偶学习的双回归方案。双回归网络由原始回归映射和对偶回归映射组成,两个回归映射互为对偶,形成一个闭环。对偶回归的引入使得模型可以同时使用有监督学习和无监督学习方法训练,减少了特定方法配对数据对模型泛化能力的影响,而且对偶回归映射还可以为原始回归提供额外的监督。Rademacher复杂度的推论证明了提出的双回归网络方案比只有原始回归网络的方案具有更小的映射函数空间。2、针对残差分支上高频特征信息利用不充分的问题,提出在残差结构上引入傅里叶变换来获取多层次高频特征。考虑到图像高频信息与低频信息像素梯度变化的不同,本文从图像的频域出发,使用傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,通过设定高通滤波器的方式获取多层次高频信息,从而使模型在浅层网络就可以学习通常在网络深层才可以学习得到的高频信息,并且,因为额外学习高频信息的关系,模型以较少的参数和深度就能达到优秀模型的性能。实验结果表明该方法在区域边界、纹理等高频纹理细节重建方面表现出较佳性能。3、针对不同层次和结构的特征在网络中流动性较弱,无法充分挖掘对重建更为重要的特征图或结构的问题,本文将注意力机制结合到使用傅里叶变换的残差块中,结合通道注意力赋予不同层次高频特征不同的权重体现其对重建的重要性,同时在残差块间使用密集连接增强特征信息流动性,并结合空间注意力机制赋予每个残差块的输出不同的权重来获取用于重构的特征图。实验结果表明该方法可以重建更准确的纹理信息,性能相比基于傅里叶变换的方案进一步提升。
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