Image Super-Resolution Technology

图像超分辨率技术

近年来，随着高清显示设备的广泛使用，用户端的显示分辨率已普遍提升至2K甚至更高。然而，早期制作的游戏或电影在这些高分辨率设备上常常无法呈现出理想的效果，这推动了大量经典游戏与影视作品的高清重制工作被纳入计划。在整个重制流程中，最关键的部分是多媒体素材的高清重建工作，而这一环节在过去通常需要依靠专业设计师投入大量资源才能完成。

近年来，图像超分辨率技术的发展为上述问题提供了一种全新的解决方案。借助该技术，无需消耗大量资源即可实现多媒体内容的高清重建，在此基础上，设计师只需进行少量简单的调整即可达到接近人工设计的效果，从而大幅简化了工作流程，并有效降低了成本。

此外，在相机拍摄过程中，图像超分辨率技术也具有广泛的应用价值。近年来，随着用户对手机摄影功能关注度的提升，越来越多厂商将手机拍摄性能作为重要卖点进行宣传。特别是相机变焦能力这一指标备受用户青睐，并通常可分为两个方面：光学变焦与数码变焦。其中光学变焦通过调整镜头来改变焦距，在设备体积受限的情况下其调节范围较为有限。

一．超分辨率常用深度学习方案

1. SRCNN

(Learning
a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution,
ECCV2014)

    FSRCNN