浅谈超分辨率技术

验“金”室

你或许听过“XX游戏、XX电影、XX动漫重制高清版……”的新闻，你肯定听过“使用此手机拍月亮模式，拍出来的照片可以媲美专业设备！”的广告语，但是，你不一定了解它们背后的“主角”——超分辨率(Super-Resolution)技术。

超分辨率技术最先应用在卫星遥感成像、医学成像等专业领域，用于提高采集端采集到的质量不高的图像的分辨率。随着移动互联网的快速发展，泛娱乐应用如雨后春笋般出现，其中在社交、直播、论坛等应用中存在大量的视频以及图像信息。随着终端设备在分辨率上的不断迭代，用户对获取的图像和视频画面的质量也提出了更高的要求。于是，超分辨率技术在大众产品领域崭露头角并快速发展起来。

一、超分辨率技术是什么

超分辨率技术是一项从传统艺能（线性滤波、图像重构、图像边缘结构）到流行艺能（深度学习）的技术领域统称，其目的是为了解决最终展示的图像分辨率过低的问题。

低分辨率（LR）图像放大效果演示

超分辨率技术通过硬件或软件方法提高原有图像、视频的分辨率，使图像、视频不再“辣眼睛”。近些年，图像处理理论的发展、机器学习的普及以及高性能处理器的出现使得超分辨率技术取得了长足的进步，各类优秀的深度学习SR算法陆续出现，为各个领域尤其是移动端用户带来极致的画面体验。

经典的SRCNN算法实现原理

超分辨率技术理论上就是将图中像素点之间的空间位置用计算得出的像素点进行填充，使得整个图像具备更多的像素点，能够展现更加丰富的细节，从而提高整体图像的分辨率，给人更好的观感体验。

采样像素示意

二、超分辨率技术应用领域

1.低带宽低质量图像增强

在图像压缩传输的应用场景中，超分辨率算法适用于低带宽时低质量图像上的增强，采用超分辨率增强的图像质量明显优于在图像上直接编码的质量。

超分辨率技术应用于压缩传输

2.视频信息增强

使用超分辨率技术可以将标清视频转换为高清甚至超清视频，视频超分辨率技术与单图像主要区别在于，视频需要根据前后帧信息进行超分计算，除了能提升视频整体分辨率外，还可以提高视频画面的流畅度，标清电视（SDTV）转换为高清电视（HDTV）、模拟视频高清监控、老旧片源高清重制等均采用了超分辨率技术。

视频超分辨率原理示意

3.医学诊断

各种医学成像模态可以提供关于人体结构和功能信息的解剖学信息，但是，医学设备采集端硬件设施分辨率限制总是会降低诊断中医学图像的价值。超分辨率技术已被用于关键的医学成像模式，包括磁共振成像（MRI）、功能性MRI（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET），其目的是在保留真正的各向同性成像的同时提高医学图像的分辨率。

医学超分辨率成像

4.地球观测遥感

在遥感领域，受到传感器自身设计的限制，大多数地球观测卫星获取的遥感图像无法兼备高空间分辨率和高光谱分辨率，为了提升遥感图像的分辨率，可以对同一区域的多时间或多视图采样后通过超分辨率技术进行图像分辨率提升，以达到遥感图像分辨率重构的目的。

5.天文观测

同样受系统参数限制的天文成像设备的物理分辨率也为超分辨率技术的发挥作用提供了机会。通过提高天文图像的分辨率，超分辨率技术可以帮助天文学家探索外太空。

6.生物信息识别

生物特征图像的分辨率在识别和检测过程中至关重要。基于生物特征图像结构化特征的冗余性和相似性，通过大量的针对人脸、指纹、虹膜等数据训练，可以很好地提升超分辨率深度学习算法的准确性，从而增强形状和结构纹理的细节，有效保留全局结构，提高相关应用的识别能力。

人脸超分辨率技术演示

三、超分辨率技术并不是万能的

深度学习领域的快速发展使超分辨率技术也得到了长足的进步，但在欣喜之余，超分辨率技术的应用也存在瓶颈和争议。

• 性能存在瓶颈。基于深度学习的超分辨率需要进行大量模型计算，对硬件性能要求很高，虽然现阶段有一些专门针对移动端定制的深度学习算法，但基本还处于验证阶段。

• 超分辨率技术处理过的图像存在不确定性。超分辨率技术本质上是通过计算得出更高分辨率的图像、视频，并不是真实世界的还原，所以其不确定性存在争议，尤其是在一些对细节要求高的领域，如医学成像。

超分辨率技术经过近半个世纪的发展，虽然期间经历过沉寂期，但深度学习的推动使超分辨率技术迎来了第二春，使其应用领域更加贴近大众的日常生活，期待技术革新能为人们带来全新的体验。

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