【图像重建】基于超分辨率单幅图像重建附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像重建，作为图像处理与计算机视觉领域的核心议题，旨在从已有的退化图像中恢复出高质量、高分辨率的图像。其中，基于超分辨率的单幅图像重建（Single Image Super-Resolution, SISR）因其无需依赖外部信息或多幅图像，而成为近年来研究的热点。SISR的目标是在仅有一张低分辨率（Low-Resolution, LR）图像的情况下，推断出其对应的高分辨率（High-Resolution, HR）图像，这在安防监控、医学影像、遥感图像分析以及消费电子等领域具有广泛的应用前景。本文将深入探讨SISR所面临的挑战、当前主流的方法以及未来的发展方向。

SISR重建的根本挑战在于其本质上的病态性（Ill-posed Problem）。从低分辨率到高分辨率的映射存在无数种可能性，这意味着仅凭借一张低分辨率图像，难以确定其唯一的、真实的对应高分辨率图像。信息缺失、噪声干扰以及模糊效应等因素进一步加剧了这一问题。因此，SISR重建的关键在于如何有效地利用图像先验知识，并设计强大的模型来填补缺失的信息，从而尽可能接近真实的高分辨率图像。

当前，SISR方法可以大致分为基于插值、基于重建、基于学习三大类。

1. 基于插值的方法: 这类方法是最简单直接的SISR方法，常见的包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。它们利用低分辨率图像像素点的灰度值，通过特定的插值算法来估算高分辨率图像中对应位置的像素值。虽然计算效率高，易于实现，但由于其缺乏对图像结构的理解和对高频信息的恢复能力，通常会导致重建图像出现模糊、锯齿等问题，难以满足高质量重建的需求。

2. 基于重建的方法: 这类方法通过建立LR图像和HR图像之间的约束关系，将SISR问题转化为一个优化问题进行求解。典型的代表包括迭代反投影（Iterative Back Projection, IBP）和投影到凸集（Projection onto Convex Sets, POCS）等。这类方法通常需要预先定义退化模型，并假设HR图像属于特定的凸集，通过迭代的方式逐步逼近最优解。相比于插值方法，基于重建的方法在一定程度上考虑了图像的退化过程，能够更好地抑制噪声和模糊，但计算复杂度较高，且重建效果对退化模型的准确性非常敏感。

3. 基于学习的方法: 随着机器学习，尤其是深度学习的快速发展，基于学习的方法逐渐成为SISR研究的主流。这类方法通过学习LR图像和HR图像之间的映射关系，来直接预测高分辨率图像。根据学习范式的不同，可以进一步划分为基于外部学习的方法和基于内部学习的方法。

* **基于外部学习的方法:** 这类方法依赖于大量的外部数据集，通过训练获得一个从LR图像到HR图像的映射模型。早期的工作主要集中在基于稀疏表示和邻域嵌入等方法上，利用外部数据集学习LR图像块和HR图像块之间的对应关系，然后将学习到的映射关系应用于待重建的LR图像。近年来，深度学习方法，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），在SISR领域取得了显著的突破。典型的代表包括SRCNN、VDSR、EDSR和RCAN等。这些方法通过构建深层网络结构，学习复杂的非线性映射关系，能够有效地恢复图像的细节和纹理信息，并在性能上远超传统的基于插值和重建的方法。然而，基于外部学习的方法依赖于大规模的训练数据集，模型的泛化能力受到数据集质量和多样性的限制。  

* **基于内部学习的方法:** 与基于外部学习的方法不同，基于内部学习的方法不依赖于外部数据集，而是利用单张LR图像自身所包含的信息来重建HR图像。这类方法通常假设图像内部存在自相似性，即同一幅图像中存在多个相似的图像块。通过在LR图像中搜索相似的图像块，并将这些图像块的信息迁移到HR图像中，可以实现图像的超分辨率重建。典型的代表包括SelfExSR和ZSSR等。基于内部学习的方法不需要训练数据集，具有更好的适应性和泛化能力，但重建效果通常不如基于外部学习的方法。  

尽管近年来SISR取得了显著的进展，但仍然面临着许多挑战：

• 高倍率超分辨率重建:

   目前大部分SISR方法主要关注于2倍或4倍的超分辨率重建，对于更高倍率的超分辨率重建，重建效果往往会显著下降，难以恢复清晰的细节和纹理信息。

• 真实场景图像重建:

   大部分SISR方法在理想化的数据集上表现良好，但在真实场景中，由于图像的退化过程更加复杂，噪声干扰更加严重，模型的泛化能力面临严峻的考验。

• 计算效率与资源消耗:

   深度学习模型通常需要大量的计算资源和存储空间，这限制了其在移动设备和嵌入式系统上的应用。如何设计高效的轻量级网络结构，在保证重建质量的同时降低计算成本，是一个重要的研究方向。

• 感知质量与真实感:

   目前大部分SISR方法主要关注客观指标，如PSNR和SSIM，但这些指标并不能完全反映人类视觉感知。如何设计能够提升感知质量和真实感的SISR方法，使其重建图像更符合人类的视觉偏好，是一个值得深入研究的问题。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 田青,王蓉.单帧图像的超分辨率重建技术[J].中国体视学与图像分析, 2012, 17(4):6.DOI:CNKI:SUN:ZTSX.0.2012-04-004.

[2] 康燕妮,黄欢,朱玉艳,等.基于SIFT的超分辨率图像配准及MATLAB实现[J].电脑知识与技术：学术版, 2009, 5(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1009-3044.2009.28.079.

[3] 邱大伟.基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法研究[D].太原理工大学,2016.DOI:10.7666/d.D01007938.

📣 部分代码

bicubic=imresize(source_img,2.^(level-1),'bicubic');

figure(3);imshow(bicubic,[]);title('bicubic');

psnr_bic=PSNR(HRimg,bicubic);

bilinear=imresize(source_img,2.^(level-1),'bilinear');

figure(4);imshow(bilinear,[]);title('bilinear');

psnr_bil=PSNR(HRimg,bilinear);

nearest=imresize(source_img,2.^(level-1),'nearest');

figure(5);imshow(nearest,[]);title('nearest');

psnr_nea=PSNR(HRimg,nearest);

figure(6);imshow(source_img,[]);title('LR');

psnr_nea=PSNR(HRimg,nearest);

figure(7);imshow(output{level},[]);title('重建');

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