基于深度卷积网络图像超分辨率译文董超资料
基于深度卷积网络的图像超分辨率
摘要:提出一种深度学习方法单一图像超分辨率(S。我们的方法直接学习一个端到端的低/高分辨率图像之间的映射。映射表示为卷积神经网络(CNN的深处低分辨率图像作为输入和输出的高分辨率.我们进一步证明传统基于稀疏编码的S方法也可以被视为一个深卷积网络。但与传统方法的是分别处理每个组件,我们的方法共同优化所有层。我们深NN还一个轻量级的结构展示了先进的修复质量为达到快速的实际在线使用。我们将探讨不同的网络结构和参数设置来实现性能和速度之间权衡。此外,我们扩展我们的网络同时应对三个颜色通道并显示更好的整体重建质量。
1介绍 验,最近主要是采用最先进的方
单一图像超分辨率SR 法基于实例的6策略。这些
20] 旨在恢复高分辨率图像从 方法要么利用内部相似性的图像一个低分辨率图像,是计算机的 [5], [13 16 , 1 [47] ,一个经典问题愿景。这个问题本 或者从外部学习映射函数低收入质上是不适定的因为多样性存在 和高分辨率的范例对[2 , [4] ,对于任何给定的低分辨率的解决 ] 23 ,方案像素。换句话说它是一个 37 [ [2 4欠定的逆问题,并不是唯一的解 [8] [ ] 51。外部的基决方案。这样的通常由约束减轻 于基于实例的方法可以制定通用问题解空间的先验信息。学习先 图像超分辨率或者可以设计合
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适领域特定的任务例如,人脸幻 径相当于深卷积神经网络[27觉30 , 根据训练样 更多细节在3。 节。出于这本提供。 事实上我们考虑一个卷积神经
基于稀疏编码的方法[49], 网络直接学习一个端到端的低收
50]老代表外部基于实例的方 入和之间的映射高分辨率图像。法之一。这涉及几个步骤的解决 我们的方法从根本上不同于现有途径。首先,人口出现的重叠的块 外部基于实例的方法,在我们这输入图像和预处理如。 减去的 没有明确学习词典[41 4] 、意思是和归一化) 。这些块然后编 [50或繁殖[2] 、 []为建模的码由一个低分辨率的字典.稀疏 块空间。这些都是隐式地实现通的系数传入的高分辨率字典重建 过隐藏层.此外,块提取和聚合也高分辨率块.重叠重建块聚合 制定了卷积层所以在优化。在
如。通过加权平均来产生最 我们的方法中整个R途径完终的输出。这个途径通过基于最 全是通过学习,很少的前/后处外部的实例的方法共享,特别注 理。
意学习和优化词典 ] [ 、 我们命名该模型超分辨率卷
0]或构建有效的映射功能 积神经网络(R CN 。被提
[25] 、 [41、 [2 , 47] 。然 议的RCN有一些吸引人的属而其余的途径已经很少优化或 性。首先,它的结构是故意设计简步骤考虑在一个统一的优化框 单,然而 相比之下最先进的基架。 于实例的方法提供了优越的准
在本文中,我们表明,上述途 确性。
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图所示.该超分辨率卷积神经 络可以应付三个通道的彩色图像网络RCNN超过双三次的基 同时实现超分辨率提高性能。线通过几个训练迭代,并优于基 总的来说本研究的贡献主于稀疏编码的方法 ] 要是在三个方面
与温和培训。性能可以进一步提 1)提出了一种完全卷积神经高更多的训练迭代。提供了更多 网络图像超分辨率。 网络直接学的细节4 1. 节( t5数据集 习一个端到端的高低分辨率图像和一个升级的因素3) .该方法提 之间的映射,除了优化只有很少供了视觉吸引力重建图像。 的前/后处理.
图1显示了一个例子的比 2)我们之间建立一个关系基较。第二 中等数量的滤波器和 于深度学习的SR法和传统基于层我们的方法实现速度快为实 稀疏编码的SR方法.这种关系际在线使用即使在一个CP。我 为网络结构的设计提供了指导。们的方法比基于实例的数量方 3)我们证明深度学习是有用法 因为它是完全前馈和不需要 的经典计算机视觉的超限分辨问解决优化问题上使用.第三实验 题质量好,所能达到的水平速表明,修复质量网络可以进一步 度.
改善 当(i更大和更多不同的 提出了一种初步版本的这项数据集和或当2一个更大 工作早期的[11] 。 目前的工作增的和更深入的模型被使用。相反 加了初始版本在重要的方面。首更大的数据集/模型可以对现有 先,我们改善SRCNN引入大的滤基于实例方法的挑战。此外,该网 波器大小的非线性映射通过添加
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非线性映射层,探索更深层次的 进的性能。
结构层.其次我们延长SRN 内部基于实例的方法利用自处理三个颜色通道(CbC或 相似性特征并生成范例块输入图GB同时颜色空间) 。实验中,我们 像.这是Glasner首次提出的工证明,可以提高性能相比单通道 作16] 和几个改进的变异13] 网络。第三大量的新被添加到 提出了加快实现。外部分析和直观的解释最初的结果. 基于实例方法学习低/高分辨率我们也扩展原始实验从Set 块从外部数据集之间的映射。这
和St 4[5 测试图 些研究不同于如何学习一个紧凑像BSD2 0 2] (200个测试图 的字典或多个空间来联系低/高像) 。此外,我们与许多最近发表 分辨率块和如何表示计划可以的方法和确认我们的模型仍然优 进行在这样的空间。弗里曼的先于现有方法不同的评价指标。 驱工作等。 [14],字典是直接呈现相关工作 低/高分辨率块对最近邻域NN)
2. 1图像超分辨率 的输入块是发现在低分辨率的空
根据图像先验单幅图片超 间,其相应的高分辨率块用于重分辨率算法可以分为四种类型 建。 Chng等。 4]引入流形嵌预测模型基于边缘的方法 图 入技术替代最近邻域策略。在杨像统计方法和基于块或基于实 工作[49 , [5 ] 上述最近邻域例的方法。这些方法已经彻底 通信的进步更复杂的稀疏编码形研究,评估在杨的工作[6] 。其 成。其他映射等功能内核回归,中基于实例的方法实现的最先 简单函数随机森林和锚定社区
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回归提出了进一步提高映射精度 十年[27和cn部分由于其成和速度.基于稀疏编码的方法及 功的形象分类最近显示出爆炸其几种改进[41 [4] 、 48] 性流行[18] 、 26] .他们也被成等在如今先进的几种SR方法当 功地应用于其他计算机视觉领域,中。在这些方法中,块是重点优化; 如对象检测34、 4 、 2块提取和聚合步骤视为前/后处 人脸识别[9行人检测[35。理和处理分别。 有几个因素的中央在这个进步重
大多数的R算法关注灰度 要性 i有效训练实现在现代或单通道图像超分辨率。对于彩 强大的pu[26 ( i提出的色图像上述方法首先将问题转 修正的线性单元RLU 3]化到不同的颜色空间(YCbCr或Y 使得收敛更快,同时还提出了好V SR只有在亮度通道.也有 质量26] iii方便地访问大工作同时试图super- esol 量的培训数据如Igeet所有渠道.例如金和Kon2 9 )用于训练更大的模型。我 和AI tal 7]应用他们 们的方法也受益于这些进展。的模型到每个RB通道和他们 2.3图像恢复深度学习
相结合生成最终的结果。然而 有一些使用深度学习的研究没有一个分析了S性能不同的 图像恢复的技术.所有层的多层渠道及恢复所有三个渠道的必要 感知器(LP全(卷积相比,性. 适用于自然图像去噪po t
2 卷积神经网络 blurr ig去噪[ 和[3。
卷积神经网络(CN历经几 更多的与我们的工作密切相关
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卷积神经网络应用于自然图像去 恢复从Y图像F Y尽可能相似噪22和消除嘈杂的模式(污垢 地面真理的高分辨率图像x方便/雨) 1 ] .这些修复或多或少是 演示,我们仍然叫“低分辨率”dno si —driven问题。 形象,虽然有相同的大小作为x崔等. [5 提出将 to 我们希望学习一个映射F,概念ncoder网络嵌入超分辨概念下 上包括三个操作:
途径内部基于样本方法16] 。深 1)块提取和表示:这个操作度模型不是特别设计为一个端到 从低分辨率图像提取重叠块端解决方案 因为每一层级联的 Y和代表每个块高维向量。这些要求独立的自相似性搜索过程和 向量组成组特征图等于数量向auto-encoder的优化。在相反 量的维数。
该SRNN优化端到端映射。此 2非线性映射此操作非线外 RCN更快的速度。它不 性把每个高维向量映射到另一个仅是一种定量方法优越但也实 高维向量.每个映射向量是高分际有用的. 辨率的概念上的表示块。这些向3卷积神经网络超分辨率 量构成另一组特性地图.
3 1制定 3重建:此操作集合以上高
考虑一个低分辨率的图像 分辨率atc-wis 表示来生我们第一次使用双立方插值来提 成最终的高分辨率图像。这图像升它到所需的尺寸是我们唯一 将类似于地面真理。perfr预处理。让我们表示插 我们将显示所有这些操作形值的图像作为y .我们的目标是 成一个卷积神经网络.网络的概
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述如图2所示。接下来我们详细 特征图。 1是n-dimnsi的定义每个操作. nal 向量的每个元素与一个滤
3. 1。 块提取和表示 波器。我们应用修正线性单元
在图像恢复如一个受欢迎 ReLU马克斯0, ))滤波器的策略。 1人口中提取的块 33] esone 4.
然后由一组pretraied基如 3所示.双立方插值也是一个卷P CA、 D,哈雾等等代表他们。 积操作,所以它可以作为卷积层这个相当于卷积滤波器的图像由 制定。然而输出的大小这一层一组这是一个基础.在我们的配 是大于输入大小所以有部分的方中我们涉及这些基地的优化 跨步.来利用流行的优化实现作的优化网络。在形式上,第一层表 为cda-covnet 2 ],我们示为一个操作F1 排除这“层"学习。
F Y) =mx 0 W1 ∗ 图所示。给定一个低分辨率的 +B1 ; (1 图像Y第一个卷积层RNN
1和1分别代表了滤波 提取一组特征图。第二层地图这器和偏见和“∗”表示卷积操作。 些特性非线性映射到高分辨率块这里 W1对应1滤波器的支持 表示。最后一层结合预测在一个c f××f 其中c是在输入 空间附近生成最终的高分辨率图图像通道的数量,f1是一个滤波 像F(Y
器的空间大小。直观地说 W1将 3. 1。 2非线性映射n1卷积用于图像每个卷曲内核 第一层每一个块提取一个大小c f1××1。输出组成n 1—diesional特性。在第二
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次手术,我们每个地图这些n1— 间.我们将探索更深层次的结构 i ioa 向量n2— 通过引入额外的4.3。3节中非线 mensionl一个。这相当于 性映射层。
应用n2的滤波器一个简单的空 3 1.3重建
间支持1×1。这个解释是只有效 在传统的方法预测重叠高期为×1滤波器。但它很容易 分辨率块通常平均生产最后的完推广到更大的滤波器3×或 整图像。平均可以考虑作为一个5×5。在这种情况下,非线性的映 预定义的滤波器在一组特征图射不是在输入图像的一个块相 每个职位的“夷为平地”向量反在一个3×3或5×5 “块” 形式hihresolut o块。出地图的功能.的第二层是操作: 于这一点我们定义一个卷积层
F2()=x0W2∗F1 () 产生最终的高分辨率图片B2 : ( :FY) 3∗2Y+
这里W2包含2滤波器的大 3:
小n×f2×2,和B2是n2维. W对应c n×3×f3滤每个输出的2维向量是一个高 波器的大小,和B3 c— 分辨率的概念上的表示块,将用 ension 向量。
于重建。 如果表示的高分辨率块在图
可以添加更多的卷积层增加 像域即。 我们可以简单地重塑非线性。但这可以增加模型的复 表示形成的块) ,我们期望的滤波杂性 ××f f2×n2参 器的行为像一个平均滤波器;如数一层,因此需要更多的训练时 果表示在一些其他领域的高分辨
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率块如。系数的一些基地 , 低分辨率块输入图像。稀疏编码我们预计3像首先投射系数上 的能手 aue—S i gn 图像域然后平均。无论哪种方 9 ,将第一个项目块到低分辨式,W一组线性滤波器。 率字典。如果字典大小是n1
有趣的是尽管上述三个操 这相当于应用n 线性滤波器作出于不同的直觉,他们都导致 f1×f 输入图像(平均减法相同的形式作为一个回旋的层. 也是线性的操作也会被吸收) 。随我们把所有三个操作结合在一起, 着中对此进行了阐述图3的左形成一个卷积神经网络图2。 部。
在这个模型中,所有的过滤权重 稀疏编码解算器将迭代过程和偏见进行了优化。尽管简洁的 n1系数。这个解算器的输出是n2整体结构,我们仔细SCNN模型 系数,通常n2=n1在稀疏的情况由绘画丰富的经验了从超分辨率 下编码。这些n系数的表示高的显著进展[49 , [5 ] 。在下一 分辨率块。在这个意义上,稀疏编节中,我们详细描述了关系。 码解决者的行为作为一种特殊的
3。 基于稀疏编码方法的关系 非线性映射运营商的空间支持1
我们表明基于稀疏编码的 × 。看到中间图3的一部分。R方法[4 ] 50]可以视为一 然而,稀疏编码的能手不是前馈个卷积神经网络。 图3显示了一 即。 ,它是一种迭代算法.在相反个例子。 我们的非线性算子是完全前馈,
在基于稀疏编码的方法让 可以有效地计算.如果我们设置我们考虑一下提取一个f1×f1 f2 = 1那么我们可以视为
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