四分之一采样和四分之三抽样是新型传感器概念，可实现高分辨率图像而无需增加像素的数量。这是通过非规范覆盖低分辨率传感器的每个像素的一部分来实现的，使每个像素的传感器区域的一个象限或三个象限对光敏感。与使用低分辨率传感器和随后的更新采样相比，结合了正确设计的面膜和高质量的重建算法，可以实现更高的图像质量。对于后一种情况，可以使用超级分辨率网络（VDSR）等超级分辨率算法进一步增强图像质量。在本文中，我们提出了一个新型的端到端神经网络，以从非规范采样的传感器数据中重建高分辨率图像。该网络是本地完全连接的重建网络（LFCR）和标准VDSR网络的串联。总的来说，使用我们的新型神经网络布局，使用四分之三的采样传感器，与最先进的方法相比，URBAN100数据集的PSNR图像质量可以增加2.96 dB。与使用VDSR的低分辨率传感器相比，获得1.11 dB的增益。

对于现代高分辨率成像传感器，像素箱在低光条件下进行，在需要高帧速率时。为了恢复原始空间分辨率，可以应用单图像超分辨率技术来升高。为了在升级后达到更高的图像质量，我们提出了一种使用Tetromino形像素的新颖融合概念。在这样做时，我们首次在文献中使用四极像素来研究重建质量。不是在文献中提出的传感器布局所提出的不同类型的四聚体，我们表明，使用仅由四个T-四胞蛋白酶组成的小重复单元就足够了。为了重建，我们使用局部完全连接的重建（LFCR）网络以及来自压缩传感领域的两个经典重建方法。使用LFCR网络与所提出的Tetromino布局组合，我们在PSNR，SSSIM方面实现了优越的图像质量，并且使用非常深的超分辨率（VDSR）网络与传统的单图像超分辨率相比。对于PSNR，实现了高达+1.​​92 dB的增益。

We propose a deep learning method for single image superresolution (SR). Our method directly learns an end-to-end mapping between the low/high-resolution images. The mapping is represented as a deep convolutional neural network (CNN) [15] that takes the lowresolution image as the input and outputs the high-resolution one. We further show that traditional sparse-coding-based SR methods can also be viewed as a deep convolutional network. But unlike traditional methods that handle each component separately, our method jointly optimizes all layers. Our deep CNN has a lightweight structure, yet demonstrates state-of-the-art restoration quality, and achieves fast speed for practical on-line usage.

与传统CS方法相比，基于深度学习（DL）的压缩传感（CS）已被应用于图像重建的更好性能。但是，大多数现有的DL方法都利用逐个块测量，每个测量块分别恢复，这引入了重建的有害阻塞效应。此外，这些方法的神经元接受场被设计为每一层的大小相同，这只能收集单尺度的空间信息，并对重建过程产生负面影响。本文提出了一个新的框架，称为CS测量和重建的多尺度扩张卷积神经网络（MSDCNN）。在测量期间，我们直接从训练有素的测量网络中获得所有测量，该测量网络采用了完全卷积结构，并通过输入图像与重建网络共同训练。它不必将其切成块，从而有效地避免了块效应。在重建期间，我们提出了多尺度特征提取（MFE）体系结构，以模仿人类视觉系统以捕获同一功能映射的多尺度特征，从而增强了框架的图像特征提取能力并提高了框架的性能并提高了框架的性能。影像重建。在MFE中，有多个并行卷积通道以获取多尺度特征信息。然后，将多尺度功能信息融合在一起，并以高质量重建原始图像。我们的实验结果表明，根据PSNR和SSIM，该提出的方法对最新方法的性能有利。

捕获场景的空间和角度信息的光场（LF）成像无疑是有利于许多应用。尽管已经提出了用于LF采集的各种技术，但是在角度和空间上实现的既仍然是技术挑战。本文，提出了一种基于学习的方法，其应用于3D末面图像（EPI）以重建高分辨率LF。通过2级超分辨率框架，所提出的方法有效地解决了各种LF超分辨率（SR）问题，即空间SR，Angular SR和角空间SR。虽然第一阶段向Up-Sample EPI体积提供灵活的选择，但是由新型EPI体积的细化网络（EVRN）组成的第二阶段，基本上提高了高分辨率EPI体积的质量。从7个发布的数据集的90个挑战合成和实际灯田场景的广泛评估表明，所提出的方法优于空间和角度超分辨率问题的大型延伸的最先进的方法，即平均值峰值信号到噪声比为2.0 dB，1.4 dB和3.14 dB的空间SR $ \ Times 2 $，Spatial SR $ \ Times 4 $和Angular SR。重建的4D光场展示了所有透视图像的平衡性能分布，与先前的作品相比，卓越的视觉质量。

Single image super-resolution is the task of inferring a high-resolution image from a single low-resolution input. Traditionally, the performance of algorithms for this task is measured using pixel-wise reconstruction measures such as peak signal-to-noise ratio (PSNR) which have been shown to correlate poorly with the human perception of image quality. As a result, algorithms minimizing these metrics tend to produce over-smoothed images that lack highfrequency textures and do not look natural despite yielding high PSNR values.We propose a novel application of automated texture synthesis in combination with a perceptual loss focusing on creating realistic textures rather than optimizing for a pixelaccurate reproduction of ground truth images during training. By using feed-forward fully convolutional neural networks in an adversarial training setting, we achieve a significant boost in image quality at high magnification ratios. Extensive experiments on a number of datasets show the effectiveness of our approach, yielding state-of-the-art results in both quantitative and qualitative benchmarks.

近年来，使用基于深入学习的架构的状态，在图像超分辨率的任务中有几个进步。先前发布的许多基于超分辨率的技术，需要高端和顶部的图形处理单元（GPU）来执行图像超分辨率。随着深度学习方法的进步越来越大，神经网络已经变得越来越多地计算饥饿。我们返回了一步，并专注于创建实时有效的解决方案。我们提出了一种在其内存足迹方面更快更小的架构。所提出的架构使用深度明智的可分离卷积来提取特征，并且它与其他超分辨率的GAN（生成对抗网络）进行接受，同时保持实时推断和低存储器占用。即使在带宽条件不佳，实时超分辨率也能够流式传输高分辨率介质内容。在维持准确性和延迟之间的有效权衡之间，我们能够生产可比较的性能模型，该性能模型是超分辨率GAN的大小的一个 - 八（1/8），并且计算的速度比超分辨率的GAN快74倍。

具有高分辨率的视网膜光学相干断层扫描术（八八）对于视网膜脉管系统的定量和分析很重要。然而，八颗图像的分辨率与相同采样频率的视野成反比，这不利于临床医生分析较大的血管区域。在本文中，我们提出了一个新型的基于稀疏的域适应超分辨率网络（SASR），以重建现实的6x6 mm2/低分辨率/低分辨率（LR）八八粒图像，以重建高分辨率（HR）表示。更具体地说，我们首先对3x3 mm2/高分辨率（HR）图像进行简单降解，以获得合成的LR图像。然后，采用一种有效的注册方法在6x6 mm2图像中以其相应的3x3 mm2图像区域注册合成LR，以获得裁切的逼真的LR图像。然后，我们提出了一个多级超分辨率模型，用于对合成数据进行全面监督的重建，从而通过生成的对流策略指导现实的LR图像重建现实的LR图像，该策略允许合成和现实的LR图像可以在特征中统一。领域。最后，新型的稀疏边缘感知损失旨在动态优化容器边缘结构。在两个八八集中进行的广泛实验表明，我们的方法的性能优于最先进的超分辨率重建方法。此外，我们还研究了重建结果对视网膜结构分割的性能，这进一步验证了我们方法的有效性。

在图像压缩传感（CS）中将深层神经网络纳入了最近在多媒体技术和应用中的密集关注。随着深网接近，直接从CS测量中了解了反映射，重建速度的速度明显快于常规CS算法。但是，对于现有的基于网络的方法，CS采样过程必须映射单独的网络模型。由于封锁伪像，这可能会降低图像CS的性能，尤其是当将多个采样率分配给图像中的不同块时。在本文中，我们通过利用与性能显着超过当前最新方法的间隔相关性来开发一个用于基于块的图像CS的多通道深网。显着的性能改善归因于块近似，但完全去除了封闭伪像的图像。具体而言，使用我们的多通道结构，可以在单个模型中重建具有多种采样率的图像块。然后，最初重建的块能够将其重新组装成完整的图像中，以通过展开基于手动设计的基于手动设计的CS恢复算法来改善恢复的图像。实验结果表明，所提出的方法在客观指标和主观视觉图像质量方面优于最先进的CS方法。我们的源代码可从https://github.com/siwangzhou/deepbcs获得。

随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的多光谱图像超分辨率方法最近取得了很大的进展。然而，由于高光谱数据的高维和复谱特性，单个高光谱图像超分辨率仍然是一个具有挑战性的问题，这使得难以同时捕获空间和光谱信息。要处理此问题，我们提出了一种新的反馈精确的本地 - 全球网络（FRLGN），用于超光谱图像的超级分辨率。具体而言，我们开发新的反馈结构和本地全局频谱块，以减轻空间和光谱特征提取的难度。反馈结构可以传输高电平信息以指导低级特征的生成过程，其通过具有有限展开的经常性结构实现。此外，为了有效地使用所传回的高电平信息，构造局部全局频谱块以处理反馈连接。本地 - 全局频谱块利用反馈高级信​​息来校正来自局部光谱频带的低级功能，并在全局光谱频带之间产生强大的高级表示。通过结合反馈结构和局部全局光谱块，FRLGN可以充分利用光谱带之间的空间光谱相关性，并逐渐重建高分辨率高光谱图像。 FRLGN的源代码在https://github.com/tangzhenjie/frlgn上获得。

单像素成像（SPI）是一种新型成像技术，其工作原理基于压缩感（CS）理论。在SPI中，数据是通过一系列压缩测量获得的，并重建了相应的图像。通常，重建算法（例如基础追求）依赖于图像中的稀疏性假设。但是，深度学习的最新进展发现了其在重建CS图像中的用途。尽管在模拟中显示出令人鼓舞的结果，但通常不清楚如何在实际的SPI设置中实现这种算法。在本文中，我们证明了对SPI图像的重建以及块压缩感（BCS）的重建。我们还提出了一个基于卷积神经网络的新型重建模型，该模型优于其他竞争性CS重建算法。此外，通过将BCS合并到我们的深度学习模型中，我们能够重建以上图像大小以上的任何大小的图像。此外，我们表明我们的模型能够重建从SPI设置获得的图像，同时接受自然图像进行训练，这可能与SPI图像大不相同。这为CS重建来自各个领域的图像重建的深度学习模型的可行性打开了机会。

卷积神经网络（CNNS）成功地进行了压缩图像感测。然而，由于局部性和重量共享的归纳偏差，卷积操作证明了建模远程依赖性的内在限制。变压器，最初作为序列到序列模型设计，在捕获由于基于自我关注的架构而捕获的全局背景中，即使它可以配备有限的本地化能力。本文提出了一种混合框架，一个混合框架，其集成了从CNN提供的借用的优点以及变压器提供的全局上下文，以获得增强的表示学习。所提出的方法是由自适应采样和恢复组成的端到端压缩图像感测方法。在采样模块中，通过学习的采样矩阵测量图像逐块。在重建阶段，将测量投射到双杆中。一个是用于通过卷积建模邻域关系的CNN杆，另一个是用于采用全球自我关注机制的变压器杆。双分支结构是并发，并且本地特征和全局表示在不同的分辨率下融合，以最大化功能的互补性。此外，我们探索一个渐进的战略和基于窗口的变压器块，以降低参数和计算复杂性。实验结果表明了基于专用变压器的架构进行压缩感测的有效性，与不同数据集的最先进方法相比，实现了卓越的性能。

The deep learning technique was used to increase the performance of single image super-resolution (SISR). However, most existing CNN-based SISR approaches primarily focus on establishing deeper or larger networks to extract more significant high-level features. Usually, the pixel-level loss between the target high-resolution image and the estimated image is used, but the neighbor relations between pixels in the image are seldom used. On the other hand, according to observations, a pixel's neighbor relationship contains rich information about the spatial structure, local context, and structural knowledge. Based on this fact, in this paper, we utilize pixel's neighbor relationships in a different perspective, and we propose the differences of neighboring pixels to regularize the CNN by constructing a graph from the estimated image and the ground-truth image. The proposed method outperforms the state-of-the-art methods in terms of quantitative and qualitative evaluation of the benchmark datasets. Keywords: Super-resolution, Convolutional Neural Networks, Deep Learning

高光谱图像（HSI）没有额外辅助图像的超分辨率仍然是由于其高维光谱图案的恒定挑战，其中学习有效的空间和光谱表示是基本问题。最近，隐式的神经表示（INR）正在进行进步，作为新颖且有效的代表，特别是在重建任务中。因此，在这项工作中，我们提出了一种基于INR的新颖的HSI重建模型，其通过将空间坐标映射到其对应的光谱辐射值值的连续函数来表示HSI。特别地，作为INR的特定实现，参数模型的参数是通过使用卷积网络在特征提取的超通知来预测的。它使连续功能以内容感知方式将空间坐标映射到像素值。此外，周期性空间编码与重建过程深度集成，这使得我们的模型能够恢复更高的频率细节。为了验证我们模型的功效，我们在三个HSI数据集（洞穴，NUS和NTIRE2018）上进行实验。实验结果表明，与最先进的方法相比，该建议的模型可以实现竞争重建性能。此外，我们提供了对我们模型各个组件的效果的消融研究。我们希望本文可以服务器作为未来研究的效率参考。

The feed-forward architectures of recently proposed deep super-resolution networks learn representations of low-resolution inputs, and the non-linear mapping from those to high-resolution output. However, this approach does not fully address the mutual dependencies of low-and high-resolution images. We propose Deep Back-Projection Networks (DBPN), that exploit iterative up-and downsampling layers, providing an error feedback mechanism for projection errors at each stage. We construct mutuallyconnected up-and down-sampling stages each of which represents different types of image degradation and highresolution components. We show that extending this idea to allow concatenation of features across up-and downsampling stages (Dense DBPN) allows us to reconstruct further improve super-resolution, yielding superior results and in particular establishing new state of the art results for large scaling factors such as 8× across multiple data sets.

图像超分辨率（SR）是重要的图像处理方法之一，可改善计算机视野领域的图像分辨率。在过去的二十年中，在超级分辨率领域取得了重大进展，尤其是通过使用深度学习方法。这项调查是为了在深度学习的角度进行详细的调查，对单像超分辨率的最新进展进行详细的调查，同时还将告知图像超分辨率的初始经典方法。该调查将图像SR方法分类为四个类别，即经典方法，基于学习的方法，无监督学习的方法和特定领域的SR方法。我们还介绍了SR的问题，以提供有关图像质量指标，可用参考数据集和SR挑战的直觉。使用参考数据集评估基于深度学习的方法。一些审查的最先进的图像SR方法包括增强的深SR网络（EDSR），周期循环gan（Cincgan），多尺度残留网络（MSRN），Meta残留密度网络（META-RDN） ，反复反射网络（RBPN），二阶注意网络（SAN），SR反馈网络（SRFBN）和基于小波的残留注意网络（WRAN）。最后，这项调查以研究人员将解决SR的未来方向和趋势和开放问题的未来方向和趋势。

This paper explores the problem of reconstructing high-resolution light field (LF) images from hybrid lenses, including a high-resolution camera surrounded by multiple low-resolution cameras. The performance of existing methods is still limited, as they produce either blurry results on plain textured areas or distortions around depth discontinuous boundaries. To tackle this challenge, we propose a novel end-to-end learning-based approach, which can comprehensively utilize the specific characteristics of the input from two complementary and parallel perspectives. Specifically, one module regresses a spatially consistent intermediate estimation by learning a deep multidimensional and cross-domain feature representation, while the other module warps another intermediate estimation, which maintains the high-frequency textures, by propagating the information of the high-resolution view. We finally leverage the advantages of the two intermediate estimations adaptively via the learned attention maps, leading to the final high-resolution LF image with satisfactory results on both plain textured areas and depth discontinuous boundaries. Besides, to promote the effectiveness of our method trained with simulated hybrid data on real hybrid data captured by a hybrid LF imaging system, we carefully design the network architecture and the training strategy. Extensive experiments on both real and simulated hybrid data demonstrate the significant superiority of our approach over state-of-the-art ones. To the best of our knowledge, this is the first end-to-end deep learning method for LF reconstruction from a real hybrid input. We believe our framework could potentially decrease the cost of high-resolution LF data acquisition and benefit LF data storage and transmission.

Image super-resolution is a common task on mobile and IoT devices, where one often needs to upscale and enhance low-resolution images and video frames. While numerous solutions have been proposed for this problem in the past, they are usually not compatible with low-power mobile NPUs having many computational and memory constraints. In this Mobile AI challenge, we address this problem and propose the participants to design an efficient quantized image super-resolution solution that can demonstrate a real-time performance on mobile NPUs. The participants were provided with the DIV2K dataset and trained INT8 models to do a high-quality 3X image upscaling. The runtime of all models was evaluated on the Synaptics VS680 Smart Home board with a dedicated edge NPU capable of accelerating quantized neural networks. All proposed solutions are fully compatible with the above NPU, demonstrating an up to 60 FPS rate when reconstructing Full HD resolution images. A detailed description of all models developed in the challenge is provided in this paper.

Informative features play a crucial role in the single image super-resolution task. Channel attention has been demonstrated to be effective for preserving information-rich features in each layer. However, channel attention treats each convolution layer as a separate process that misses the correlation among different layers. To address this problem, we propose a new holistic attention network (HAN), which consists of a layer attention module (LAM) and a channel-spatial attention module (CSAM), to model the holistic interdependencies among layers, channels, and positions. Specifically, the proposed LAM adaptively emphasizes hierarchical features by considering correlations among layers. Meanwhile, CSAM learns the confidence at all the positions of each channel to selectively capture more informative features. Extensive experiments demonstrate that the proposed HAN performs favorably against the state-ofthe-art single image super-resolution approaches.

在本文中，我们通过添加Laplacian Pyramid（LP）概念来开发Laplacian类似于类似的自动编码器（LPAE），以广泛用于分析信号处理中的图像。LPAE将图像分解为近似图像和编码器部分中的详细图像，然后尝试使用两个组件在解码器部分中重建原始图像。我们使用LPAE进行分类和超分辨率领域的实验。使用详细图像和较小尺寸的近似图像作为分类网络的输入，我们的LPAE使模型更轻。此外，我们表明连接分类网络的性能仍然很高。在超分辨率区域中，我们表明解码器部分通过设置类似于LP的结构来获得高质量的重建图像。因此，LPAE通过组合自动编码器的解码器和超分辨率网络来改善原始结果。