【摘 要】
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图像超分辨率重建是图像增强领域的重要技术之一,具体过程是对一张低分辨率图像使用图像处理算法,将其转换为一张高分辨率图像。图像的分辨率越高就蕴含越多的信息,因此超分辨率技术对于网络图像传输、遥感图像增强、交通视频监控和辅助医疗诊断等领域都有重要的意义。对于图像超分辨率重建的研究始于上世纪60年代,经过数十年的发展,先后出现了基于插值、重建和深度学习的方法。本文对现有基于深度学习的方法进行改进,减少了
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图像超分辨率重建是图像增强领域的重要技术之一,具体过程是对一张低分辨率图像使用图像处理算法,将其转换为一张高分辨率图像。图像的分辨率越高就蕴含越多的信息,因此超分辨率技术对于网络图像传输、遥感图像增强、交通视频监控和辅助医疗诊断等领域都有重要的意义。对于图像超分辨率重建的研究始于上世纪60年代,经过数十年的发展,先后出现了基于插值、重建和深度学习的方法。本文对现有基于深度学习的方法进行改进,减少了网络的参数量,应用循环生成对抗网络Cycle GAN,提出了一种新的超分辨率算法。并在此基础设计实现了基于超分辨率技术的图像传输系统。本文的主要工作包含以下三方面:（1）提出了一种基于注意力机制的改进多级残差网络（Multi-level Residual Attention Network,MRAN）用于超分辨率重建。通过构建注意力模块,MRAN实现了注意力资源的再分配,提高了网络的特征利用率,增强了网络的学习能力。通过多级残差结构和残差聚合,MRAN显著提高了网络的特征提取能力,保证底层信息不丢失。在五个基准测试集上的实验结果显示,在减少网络参数量的同时,MRAN的重建结果优于现有的其他方法。（2）以MRAN为基础,应用循环生成对抗网络,提出了一种新的超分辨率重建算法MRAGAN。与首个应用生成对抗网络的图像超分辨率算法SRGAN相比,MRA-GAN生成器网络使用MRAN,显著提高了网络的学习能力和特征提取能力;采用相对判别器,使得真实图像也能对训练起到积极作用;改进了感知损失函数,使用激活前的特征图进行比较,提高了特征利用率;采用双循环网络结构,提高了数据样本的利用率。最终,MRA-GAN在不增加网络参数和数据集规模的情况下,进一步增强了网络提取细节特征与纹理信息得能力,提高了重建图像的感知质量。实验结果显示,相比于SRGAN和MRAN,MRA-GAN取得的重建图像质量更高。（3）基于Qt应用程序开发框架,利用超分辨率技术,设计并实现了低带宽超高清图像传输系统。系统发送端先将图像文件降采样后再传输,在接收端部署超分辨率重建模型对接收到的低分辨率图像完成重建,实现逼近原图像质量的效果。在网络条件不好的使用场景中将会显著提高图像的传输速度。
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