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【七种改进基于示例的单图像超分辨率的方法】-Radu Timofte, 2016, CVPR

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本文提出了七种提升基于示例的单图像超分辨率（SR）的技巧。

前置内容数据集：Train91, Set5, Set14, B100, L20

对比方法：Yang, Zeyde, ANR, A+, SRCNN

Yang：即Sparse Coding（SC），图像特征块通过原子字典和原子稀疏矩阵表示。

Zeyde：通过使用K-SVD有效地学习字典，并使用正交匹配追求（OMP）进行稀疏解，改进了Yang方法。

ANR：在SC方法上改进，在训练阶段对LR字典的每个原子额外计算一团邻居原子，计算对应HR字典的邻居原子，求LR邻居原子团-HR邻居原子团的投影矩阵。在重建阶段，用投影矩阵乘以输入的LR图像特征块进行重建HR图像特征块。

A+：是对ANR的改进，改进了寻找投影矩阵时寻找邻居的方法。ANR是在LR字典中找原子的邻居原子，A+是在LR训练样本集中找LR字典每一个原子的邻居特征样本。

改进内容项1、增加训练数据：增加训练阶段的数据可以有效提升重建质量。有两种途径：

1). 缩放训练图像。2). 考虑训练数据/图像块的翻转和旋转版本。

图2展示了旋转90、180、270度以及翻转后90、180、270度的效果。

如果我们将原始图像旋转90、180、270度，我们得到了许多没有改变内容的图像。对其他旋转角度使用插值可能会损坏边缘并影响性能。

图3展示了LR-HR训练图像数量的影响。

1、数量越大对PSNR提升有效果。

2、锚点数量增加，PSNR也增加。

2、扩大字典和层次搜索：字典大小增加，稀疏表示方法的效果一般也会增加。在A+中，锚点越多，误差越小，字典变大字典查找速度会变慢。因此，为了提高搜索与输入patch最近的锚点效率，提出了层次搜索。

其主要思想是将N个锚点使用k-means分为\sqrt{N}类，每一类都有一个质心，每个质心分给c\sqrt{N}个相关的锚点，搜索先在最近的质心处进行，然后在c\sqrt{N}个相关的锚点处进行搜索。

图5展示了搜索速度的优化。

字典规模越大，查找字典速度越慢，优化了搜索结构后（蓝线），查找字典的时间能得到改善。

3、反向投影：让输出的退化图像与输入的LR尽可能一致，类似于对输出的HR图像进行下采样后与输入的LR图像进行比较，如果误差较大，信息反馈后优化重建HR图像。下一次重建HR图像与输入LR图像的误差要更小。

表1展示了结合迭代反向投影的算法对比效果。

4、锚定回归器的级联：小的放大倍数（x2，x3）SR结果比较准确，大的放大倍数（x4，x8）SR效果比较一般，因此有人提出逐步放大，即使用相同的特征和参数，阶梯状的输出模型。将前一阶段的输出作为LR图像输入和每个阶段的HR图像，而每个阶段使预测更接近目标HR图像。

图6展示了多层级联效果。

表2展示了1-4层级联的算法对比效果。

级联的效果会变好，但会增加计算时间。

5、增强预测：在重建阶段对输入的LR图像进行裁剪（或缩放）、旋转和翻转，得到8张LR图像。对每一张都进行一次SR，对重建结果取平均值得到一张HR结果。

实验结果表明能有效提升PSNR。

6、自相似性：一般的字典学习相当于建立了外部字典，文中提出可以利用内部字典。当然，如果将内部字典和外部字典结合起来，效果肯定会更好。

具有高几何规则的城市HR图像，内部字典的结果比外部更好，内部字典的构建在重建过程中会耗时间，需考虑提升效果与计算量的权衡。

图7展示了字典改进，联合内部字典和外部字典效果更好。

7、结合上下文信息进行推理：利用上下文信息来提高超分的效果，对于每一个锚点，不止训练一个回归器，而是训练4个特定上下文的回归器。对于每一个LR patch，首先是匹配锚点，然后这些邻近的特定上下文回归器用来获得HR输出。

表4展示了结合上下文信息的效果，效果提升不明显。

结合改进提出改进的A+方法简单总结：

其中，使用(A、H、R、C、E)这几项改进提出改进的A+方法，(C)和(E)以增加计算时间为代价。

图8展示了这几个方法的质量提升程度。

每项改进都有效果，并且用在其他对比算法上也能提升重建效果，仍需权衡计算量和效果来结合改进项。

参考文章：

1、https://www./link/e04a9a2d51029f73f5c3b7a085de91ee

七种改进基于示例的单图像超分辨率的方法【阅读笔记】

# linux  # ai  # html  # 算法  # https  # 展示了  # 级联  # 是在  # 都有  # 七种  # 提出了  # 越大  # 也会  # 也能  # 改进了 

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