1.4　图像超分辨率重建

随着科技的不断进步和图像应用领域的不断扩展，人们对图像质量的要求也大幅提升。图像分辨率是衡量图像精度与清晰度的关键依据，图像分辨率的高低与图像清晰程度呈正相关。因此，为了满足人们对高质量图像的需求，如何提高图像分辨率成为图像处理领域的一个研究热点[8]。

在数字成像系统中，图像的分辨率主要指两方面，一方面是成像系统的分辨率，这与成像过程中的光学系统有关，通常采用Rayleigh准则和Sparraw准则来决定分辨率的数值；另一方面是输出图像的像素总数，如数码相机中的分辨率通常是指相机中的电荷耦合器件（Charge Coupled Device，CCD）——图像传感器和互补性氧化金属半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS）芯片上像素的多少。因此，硬件部分的提升能够显著提高图像的分辨率。数码相机的最高分辨率也是由其生产工艺决定的，但是工艺的提升始终存在一定的局限性[9]，硬件生产工艺存在材料和技术瓶颈，不可能一直大幅提升。因此，通过软件方法提升图像分辨率势在必行。

中国科学技术大学胡学财博士对自适应的图像超分辨率算法[10]展开了深入研究，对超分辨率重建的意义和应用进行了详细的阐述：摄像设备作为计算机的眼睛，由其拍摄得到的图像将作为计算机的输入，其成像质量对后续的信息提取、加工过程影响巨大。无论是计算机视觉识别算法开发，还是人类用户视觉体验，均对高清图像的需求与日俱增。然而，在实际的图像采集过程中，受限于图像采集设备的成本、图像的采集环境、信息传输的带宽或成像技术瓶颈，人们往往无法获得边缘清晰、细节丰富的高清、高分辨图像，所采集的图像呈现出分辨率低、模糊不清和细节缺失等低质量问题。而低质量、低分辨率图像一方面无法充分利用当前高清显示设备满足用户对高清图像、视频的视觉体验需求；另一方面会使计算机很难从中提取足够的有用信息，进而导致计算机视觉算法失效或错误判断。为了提高图像的分辨率，同时改善图像的清晰度与图像纹理的丰富度，图像超分辨率（Image Super-Resolution）技术应运而生，并且自诞生以来一直受到研究人员的广泛关注。图像超分辨率重建旨在从一幅低分辨率（Low-Resolution，LR）图像中重建出自然清晰的高分辨率（High-Resolution，HR）图像。由于图像超分辨率重建本身是一个矛盾的问题，其重构解并不唯一，所以研究图像超分辨率重建问题具有很高的科学研究价值。同时，图像超分辨率重建技术在许多领域具有极好的应用前景。

1．智能显示领域

一方面，随着科技的发展，手机逐渐取代了单反相机，成为人们拍照的主要手段。受限于手机的体积和设备成本等因素，手机拍摄图像的分辨率一般偏低，尤其在拍摄远距离目标物体时，由于无法实现光学变焦，所以成像的分辨率极低，视觉效果差。为了满足人们对高质量和高分辨率图像的追求，研究人员希望使用图像超分辨率技术来辅助得到高清、高分辨率图像。另一方面，目前可显示超高分辨率的4K高清屏幕逐渐走向普及，但是很多成像设备拍摄的图像是远不及4K的，很多老电影和旧视频的分辨率也是极低的。为了让低分辨率图像、视频能够在4K屏幕上显示出良好的视觉效果，也需要使用图像超分辨率算法来进一步提升低分辨率图像和视频的视觉质量与分辨率。

2．医学影像领域

在医学影像领域，有很多以非侵入方式取得人体内部组织影像的技术，如计算机断层成像（Computed Tomography，CT）、磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）、医学超声成像等。这些医学影像技术提供了丰富的信息，极大地方便了医生的病理诊断，成为临床医学等领域至关重要的检查方法。然而，一方面，影像受限于模态本身的成像技术瓶颈。例如，在超声成像过程中，人体组织会吸收声波，声波也由于散射而衰减分散，使得超声影像的分辨率低且存在噪声点；在磁共振成像过程中，由于成像时间较长，所以会产生移动伪影，也会影响成像质量。另一方面，很多成像技术（如CT）为了减少辐射给所检查者身体带来的伤害，往往使用小剂量辐射进行成像，以及磁共振成像无法超高强磁场共振成像，这也使仪器采集的图像分辨率通常偏低。而使用图像超分辨率算法提高医学影像的分辨率有利于医生对病理的诊断，高分辨率医学影像也有利于发现微小的病灶，因此，图像超分辨率在医学影像领域具有很重要的研究意义和应用价值。

3．遥感成像领域

在遥感成像领域，主要成像技术包括光学成像和合成孔径雷达成像。一般，人造卫星或飞机首先向地面发射电磁波（包括光波），然后接收地面反射回来的电磁波，从而对地面环境进行感知成像。遥感技术有极其广泛的应用领域，包括航海、农业、气象、资源、环境、行星科学等，可以进行军事目标识别、环境监测、灾害研究和受损规模估计等。然而，一方面，由于遥感成像时人造卫星或飞机与成像对象之间的距离较远，成像环境复杂且存在很多未知干扰因素；另一方面，受限于传感器技术及成像设备成本等，导致所采集的图像分辨率低，目标模糊不清，不利于对图像进行分析，因此，也急需使用图像超分辨率算法提升图像的分辨率和改善图像的质量，从而能够为军事目标识别、环境监测、灾害研究和受损规模分析等提供更多有效的信息。

4．城市视频监控领域

随着智慧城市、平安城市的建设发展，视频监控设备已经遍布在大多数公共区域。然而，考虑到监控区域之广，存储与传输需求之大，公共监控系统的摄像头往往是低分辨率的。低分辨率的视频监控有时只能提供模糊的监控目标信息，这些低分辨率的图像和视频在进行后续的人脸识别、车牌识别、目标结构化特征识别等任务时，往往会存在较大的困难。使用图像超分辨率重建技术，可以不需要重新部署高成本的高清摄像头，而是通过图像超分辨率技术提升待识别区域的图像质量来辅助改善识别等任务的效果。

5．图像压缩传输领域

当前互联网、移动互联网中的自媒体、短视频等新媒体数据量急剧增加，为了降低海量数据对传输带宽的压力，会对视频和图像数据进行压缩处理，如降低图像的分辨率。但是人们对视频的清晰度需求是很高的，因此，在视频图像流的接收端，需要使用图像超分辨率技术来提升图像的分辨率，尽可能重建出原有的高清视频或图像；同时，当前新冠肺炎病毒疫情也对人们的工作方式产生了巨大的影响，居家办公时，远程多人实时视频会议成为员工彼此交流和沟通的主要渠道。而多人实时视频会议是一个对实时性要求比较高的应用场景，因此，为了满足视频传输的实时性，即降低传输时延，有时也需要将摄像头拍摄的视频流进行下采样压缩后送入互联网进行传输，并在接收端通过图像超分辨率技术来尽可能重建原始视频流[10]。

6．人脸图像超分辨率重建

人脸图像超分辨率重建通常可以帮助完成其他与人脸相关的任务。与普通图像相比，人脸图像具有更多与人脸相关的结构化信息。清晰的人脸能够使得类似于人脸检测、人脸识别等项目变得更加容易和精确，尤其在人流量大的地方，单张照片拍摄过多的人脸，导致每张人脸占有的像素很少，这给人脸检测和人脸识别带来了一定的困难，此时，人脸图像超分辨率重建能够发挥很大的作用。人脸图像超分辨率重建在监控系统和公安系统都能够发挥极大的作用。

7．遥感军事应用、气象分析、地理环境分析、军事保护等

为了克服机载和空间采集仪器固有的光学局限性，图像超分辨率（SR）在遥感领域得到了广泛的应用。远程目标跟踪、土地覆盖图和细粒度图像分类是图像超分辨率显示出竞争优势的一些最流行的应用。从卫星光学成像传感器中获取的遥感图像为监测地球表面提供了丰富的信息，在目标匹配与探测、土地覆盖分类、城市经济水平评价、资源勘探等领域的广泛应用中，高分辨率遥感图像具有重要的作用。然而，由于远距离成像、大气湍流、传输噪声和运动模糊等因素的影响，与自然图像相比，遥感图像的质量相对较差，空间分辨率相对较低。而且，遥感图像中的地面目标通常具有不同的尺度，使得目标与周围环境在其图像模式的联合分布中相互耦合。因此，对超分辨率遥感图像的研究极大地引起了人们的兴趣，成为一个研究热点[9]。

如图1.5所示，在低分辨率遥感图像中，由于地物过小，所以视觉上无法辨识。但通过超分辨率重建后，图像中的地物变得更加清晰，如图像中的建筑物、田间道路、地块界线、草垛等地物要素。图像超分辨率重建对于图像后期的目标检测、地物提取、语义分割、变化检测、灾害识别等应用具有重要的技术支撑作用。深度学习在图像超分辨率重建上的研究一直是学界研究的热点，目前由于图像存在阴影、噪声、色彩不一致等问题，使得超分辨率重建模型难以适应实际应用场景，这是目前需要解决的关键问题。

图1.5　图像超分辨率重建效果图