12、人脸盲超分辨率技术：从模糊低分辨率图像到清晰高分辨率图像

人脸盲超分辨率技术：从模糊低分辨率图像到清晰高分辨率图像

在图像领域，从模糊的低分辨率（LR）图像中恢复出清晰的高分辨率（HR）图像一直是一个具有挑战性的问题。传统的方法在处理这个问题时存在一些局限性，而近年来，深度学习方法为解决这一问题提供了新的思路。本文将介绍一种基于深度学习的单图像盲超分辨率方法，该方法能够直接从单张模糊的LR图像中估计出清晰的HR图像。

1. 现有方法的局限性

• 基于核估计的方法 ：一些方法尝试使用深度网络估计模糊核，然后在网络外进行非盲去模糊。然而，核估计中的误差（由于图像边缘内容不佳、饱和度或噪声）会影响去模糊质量。此外，最终的非盲去模糊步骤通常需要假设一个先验（如潜在图像梯度的稀疏性），这需要仔细选择先验权重，否则去模糊结果将不理想。
• 无核方法 ：最近的一些工作跳过了核估计，直接求解去模糊帧，但这些工作仅限于去模糊，无法进行分辨率提升。
• 盲超分辨率方法 ：对于受运动模糊影响的LR帧，在不补偿未知运动模糊影响的情况下，超分辨率意义不大。现有的盲超分辨率技术大多是多帧方法，而单图像盲超分辨率是一个更复杂的问题，目前还没有传统的方法来解决。

2. 学习人脸的不变特征

• 字典学习方法 ：感官数据（包括自然图像）本质上是稀疏的，可以描述为少量原子（如边缘和表面）的叠加。字典学习方法基于这一原理，已尝试用于各种图像恢复任务（包括去模糊和超分辨率）。然而，字典只能捕捉数据中的线性关系，而模糊过程涉及非线性（