盲目图像超分辨率（SR）的典型方法通过直接估算或学习潜在空间中的降解表示来处理未知的降解。这些方法的一个潜在局限性是，他们假设可以通过整合各种手工降解（例如，比科比克下采样）来模拟未知的降解，这不一定是正确的。现实世界中的降解可能超出了手工降解的模拟范围，这被称为新型降解。在这项工作中，我们建议学习一个潜在的降解空间，可以将其从手工制作的（基本）降解中推广到新的降解。然后将其在此潜在空间中获得的新型降解的表示形式被利用，以生成与新型降解一致的降级图像，以构成SR模型的配对训练数据。此外，我们执行各种推断，以使潜在表示空间中的降解后降解与先前的分布（例如高斯分布）相匹配。因此，我们能够采样更多的高质量表示以进行新的降级，以增加SR模型的训练数据。我们对合成数据集和现实数据集进行了广泛的实验，以验证我们在新型降解中盲目超分辨率的有效性和优势。

当前的深层图像超分辨率（SR）方法试图从下采样的图像或假设简单高斯内核和添加噪声中降解来恢复高分辨率图像。但是，这种简单的图像处理技术代表了降低图像分辨率的现实世界过程的粗略近似。在本文中，我们提出了一个更现实的过程，通过引入新的内核对抗学习超分辨率（KASR）框架来处理现实世界图像SR问题，以降低图像分辨率。在提议的框架中，降解内核和噪声是自适应建模的，而不是明确指定的。此外，我们还提出了一个迭代监督过程和高频选择性目标，以进一步提高模型SR重建精度。广泛的实验验证了对现实数据集中提出的框架的有效性。

Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) have exhibited impressive performance on image super-resolution tasks. However, these deep learning-based super-resolution methods perform poorly in real-world super-resolution tasks, where the paired high-resolution and low-resolution images are unavailable and the low-resolution images are degraded by complicated and unknown kernels. To break these limitations, we propose the Unsupervised Bi-directional Cycle Domain Transfer Learning-based Generative Adversarial Network (UBCDTL-GAN), which consists of an Unsupervised Bi-directional Cycle Domain Transfer Network (UBCDTN) and the Semantic Encoder guided Super Resolution Network (SESRN). First, the UBCDTN is able to produce an approximated real-like LR image through transferring the LR image from an artificially degraded domain to the real-world LR image domain. Second, the SESRN has the ability to super-resolve the approximated real-like LR image to a photo-realistic HR image. Extensive experiments on unpaired real-world image benchmark datasets demonstrate that the proposed method achieves superior performance compared to state-of-the-art methods.

对比学习在各种高级任务中取得了显着的成功，但是为低级任务提出了较少的方法。采用VANILLA对比学习技术采用直接为低级视觉任务提出的VANILLA对比度学习技术，因为所获得的全局视觉表现不足以用于需要丰富的纹理和上下文信息的低级任务。在本文中，我们提出了一种用于单图像超分辨率（SISR）的新型对比学习框架。我们从两个视角调查基于对比的学习的SISR：样品施工和特征嵌入。现有方法提出了一些天真的样本施工方法（例如，考虑到作为负样本的低质量输入以及作为正样品的地面真理），并且它们采用了先前的模型（例如，预先训练的VGG模型）来获得该特征嵌入而不是探索任务友好的。为此，我们向SISR提出了一个实用的对比学习框架，涉及在频率空间中产生许多信息丰富的正负样本。我们不是利用其他预先训练的网络，我们设计了一种从鉴别器网络继承的简单但有效的嵌入网络，并且可以用主SR网络迭代优化，使其成为任务最通报。最后，我们对我们的方法进行了广泛的实验评估，与基准方法相比，在目前的最先进的SISR方法中显示出高达0.21 dB的显着增益。

现实世界图像超分辨率（SR）的关键挑战是在低分辨率（LR）图像中恢复具有复杂未知降解（例如，下采样，噪声和压缩）的缺失细节。大多数以前的作品还原图像空间中的此类缺失细节。为了应对自然图像的高度多样性，他们要么依靠难以训练和容易训练和伪影的不稳定的甘体，要么诉诸于通常不可用的高分辨率（HR）图像中的明确参考。在这项工作中，我们提出了匹配SR（FEMASR）的功能，该功能在更紧凑的特征空间中恢复了现实的HR图像。与图像空间方法不同，我们的FEMASR通过将扭曲的LR图像{\ IT特征}与我们预读的HR先验中的无失真性HR对应物匹配来恢复HR图像，并解码匹配的功能以获得现实的HR图像。具体而言，我们的人力资源先验包含一个离散的特征代码簿及其相关的解码器，它们在使用量化的生成对抗网络（VQGAN）的HR图像上预估计。值得注意的是，我们在VQGAN中结合了一种新型的语义正则化，以提高重建图像的质量。对于功能匹配，我们首先提取由LR编码器组成的LR编码器的LR功能，然后遵循简单的最近邻居策略，将其与预读的代码簿匹配。特别是，我们为LR编码器配备了与解码器的残留快捷方式连接，这对于优化功能匹配损耗至关重要，还有助于补充可能的功能匹配错误。实验结果表明，我们的方法比以前的方法产生更现实的HR图像。代码以\ url {https://github.com/chaofengc/femasr}发布。

尽管基准数据集的成功，但大多数先进的面部超分辨率模型在真实情况下表现不佳，因为真实图像与合成训练对之间的显着域间隙。为了解决这个问题，我们提出了一种用于野外面部超分辨率的新型域 - 自适应降级网络。该降级网络预测流场以及中间低分辨率图像。然后，通过翘曲中间图像来生成降级的对应物。利用捕获运动模糊的偏好，这种模型在保护原始图像和劣化之间保持身份一致性更好地执行。我们进一步提出了超分辨率网络的自我调节块。该块将输入图像作为条件术语，以有效地利用面部结构信息，从而消除了对显式前沿的依赖性，例如，面部地标或边界。我们的模型在Celeba和真实世界的面部数据集上实现了最先进的性能。前者展示了我们所提出的建筑的强大生成能力，而后者展示了现实世界中的良好的身份一致性和感知品质。

盲级超分辨率（SR）旨在从低分辨率（LR）图像中恢复高质量的视觉纹理，通常通过下采样模糊内核和添加剂噪声来降解。由于现实世界中复杂的图像降解的挑战，此任务非常困难。现有的SR方法要么假定预定义的模糊内核或固定噪声，这限制了这些方法在具有挑战性的情况下。在本文中，我们提出了一个用于盲目超级分辨率（DMSR）的降解引导的元修复网络，该网络促进了真实病例的图像恢复。 DMSR由降解提取器和元修复模块组成。萃取器估计LR输入中的降解，并指导元恢复模块以预测恢复参数的恢复参数。 DMSR通过新颖的降解一致性损失和重建损失共同优化。通过这样的优化，DMSR在三个广泛使用的基准上以很大的边距优于SOTA。一项包括16个受试者的用户研究进一步验证了现实世界中的盲目SR任务中DMSR的优势。

在本文中，我们提出了一项医疗措施，以赋予超级分辨率生成对抗网络（AID-SRGAN），以实现二线图像超分辨率。首先，我们提出了一种医学实践降解模型，该模型考虑了除了减少采样以外的各种退化因素。据我们所知，这是针对射线照相图像提出的第一个复合降解模型。此外，我们提出了AID-SRGAN，它可以同时降低并产生高分辨率（HR）X光片。在此模型中，我们将注意力机制引入了Denoising模块中，以使其对复杂的降解更加健壮。最后，SR模块使用“清洁”低分辨率（LR）X光片重建HR X光片。此外，我们提出了一种单独的接头训练方法来训练模型，并进行了广泛的实验，以表明所提出的方法优于其对应物。例如，我们提出的方法可实现$ 31.90 $的PSNR，比例为$ 4 \ times $，比最近的工作SPSR [16]高7.05美元\％$ $ $。我们的数据集和代码将在以下网址提供：https：//github.com/yongsongh/aidsrgan-miccai2022。

Convolutional Neural Network (CNN)-based image super-resolution (SR) has exhibited impressive success on known degraded low-resolution (LR) images. However, this type of approach is hard to hold its performance in practical scenarios when the degradation process is unknown. Despite existing blind SR methods proposed to solve this problem using blur kernel estimation, the perceptual quality and reconstruction accuracy are still unsatisfactory. In this paper, we analyze the degradation of a high-resolution (HR) image from image intrinsic components according to a degradation-based formulation model. We propose a components decomposition and co-optimization network (CDCN) for blind SR. Firstly, CDCN decomposes the input LR image into structure and detail components in feature space. Then, the mutual collaboration block (MCB) is presented to exploit the relationship between both two components. In this way, the detail component can provide informative features to enrich the structural context and the structure component can carry structural context for better detail revealing via a mutual complementary manner. After that, we present a degradation-driven learning strategy to jointly supervise the HR image detail and structure restoration process. Finally, a multi-scale fusion module followed by an upsampling layer is designed to fuse the structure and detail features and perform SR reconstruction. Empowered by such degradation-based components decomposition, collaboration, and mutual optimization, we can bridge the correlation between component learning and degradation modelling for blind SR, thereby producing SR results with more accurate textures. Extensive experiments on both synthetic SR datasets and real-world images show that the proposed method achieves the state-of-the-art performance compared to existing methods.

Blind image super-resolution (Blind-SR) aims to recover a high-resolution (HR) image from its corresponding low-resolution (LR) input image with unknown degradations. Most of the existing works design an explicit degradation estimator for each degradation to guide SR. However, it is infeasible to provide concrete labels of multiple degradation combinations (\eg, blur, noise, jpeg compression) to supervise the degradation estimator training. In addition, these special designs for certain degradation, such as blur, impedes the models from being generalized to handle different degradations. To this end, it is necessary to design an implicit degradation estimator that can extract discriminative degradation representation for all degradations without relying on the supervision of degradation ground-truth. In this paper, we propose a Knowledge Distillation based Blind-SR network (KDSR). It consists of a knowledge distillation based implicit degradation estimator network (KD-IDE) and an efficient SR network. To learn the KDSR model, we first train a teacher network: KD-IDE$_{T}$. It takes paired HR and LR patches as inputs and is optimized with the SR network jointly. Then, we further train a student network KD-IDE$_{S}$, which only takes LR images as input and learns to extract the same implicit degradation representation (IDR) as KD-IDE$_{T}$. In addition, to fully use extracted IDR, we design a simple, strong, and efficient IDR based dynamic convolution residual block (IDR-DCRB) to build an SR network. We conduct extensive experiments under classic and real-world degradation settings. The results show that KDSR achieves SOTA performance and can generalize to various degradation processes. The source codes and pre-trained models will be released.

面部超分辨率（FSR），也称为面部幻觉，其旨在增强低分辨率（LR）面部图像以产生高分辨率（HR）面部图像的分辨率，是特定于域的图像超分辨率问题。最近，FSR获得了相当大的关注，并目睹了深度学习技术的发展炫目。迄今为止，有很少有基于深入学习的FSR的研究摘要。在本次调查中，我们以系统的方式对基于深度学习的FSR方法进行了全面审查。首先，我们总结了FSR的问题制定，并引入了流行的评估度量和损失功能。其次，我们详细说明了FSR中使用的面部特征和流行数据集。第三，我们根据面部特征的利用大致分类了现有方法。在每个类别中，我们从设计原则的一般描述开始，然后概述代表方法，然后讨论其中的利弊。第四，我们评估了一些最先进的方法的表现。第五，联合FSR和其他任务以及与FSR相关的申请大致介绍。最后，我们设想了这一领域进一步的技术进步的前景。在\ URL {https://github.com/junjun-jiang/face-hallucination-benchmark}上有一个策划的文件和资源的策划文件和资源清单

突发超级分辨率（SR）提供了从低质量图像恢复丰富细节的可能性。然而，由于实际应用中的低分辨率（LR）图像具有多种复杂和未知的降级，所以现有的非盲（例如，双臂）设计的网络通常导致恢复高分辨率（HR）图像的严重性能下降。此外，处理多重未对准的嘈杂的原始输入也是具有挑战性的。在本文中，我们解决了从现代手持设备获取的原始突发序列重建HR图像的问题。中央观点是一个内核引导策略，可以用两个步骤解决突发SR：内核建模和HR恢复。前者估计来自原始输入的突发内核，而后者基于估计的内核预测超分辨图像。此外，我们引入了内核感知可变形对准模块，其可以通过考虑模糊的前沿而有效地对准原始图像。对综合和现实世界数据集的广泛实验表明，所提出的方法可以在爆发SR问题中对最先进的性能进行。

我们考虑单个图像超分辨率（SISR）问题，其中基于低分辨率（LR）输入产生高分辨率（HR）图像。最近，生成的对抗性网络（GANS）变得幻觉细节。大多数沿着这条线的方法依赖于预定义的单个LR-intle-hr映射，这对于SISR任务来说是足够灵活的。此外，GaN生成的假细节可能经常破坏整个图像的现实主义。我们通过为Rich-Detail SISR提出最好的伙伴GANS（Beby-GaN）来解决这些问题。放松不变的一对一的约束，我们允许估计的贴片在培训期间动态寻求最佳监督，这有利于产生更合理的细节。此外，我们提出了一种区域感知的对抗性学习策略，指导我们的模型专注于自适应地为纹理区域发电细节。广泛的实验证明了我们方法的有效性。还构建了超高分辨率4K数据集以促进未来的超分辨率研究。

盲目图像超分辨率（SR）是CV的长期任务，旨在恢复患有未知和复杂扭曲的低分辨率图像。最近的工作主要集中在采用更复杂的退化模型来模拟真实世界的降级。由此产生的模型在感知损失和产量感知令人信服的结果取得了突破性。然而，电流生成的对抗性网络结构所带来的限制仍然是显着的：处理像素同样地导致图像的结构特征的无知，并且导致性能缺点，例如扭曲线和背景过度锐化或模糊。在本文中，我们提出了A-ESRAN，用于盲人SR任务的GAN模型，其特色是基于U-NET的U-NET的多尺度鉴别器，可以与其他发电机无缝集成。据我们所知，这是第一项介绍U-Net结构作为GaN解决盲人问题的鉴别者的工作。本文还给出了对模型的多规模注意力突破的机制的解释。通过对现有作品的比较实验，我们的模型在非参考自然图像质量评估员度量上提出了最先进的水平性能。我们的消融研究表明，利用我们的鉴别器，基于RRDB的发电机可以利用多种尺度中图像的结构特征，因此与先前作品相比，更加感知地产生了感知的高分辨率图像。

无监督的现实世界超级分辨率（USR）旨在恢复给定低分辨率（LR）输入的高分辨率（HR）图像，并且其难度源于缺乏配对数据集。最常见的方法之一是使用gan（即降解发生器）合成嘈杂的LR图像，并利用合成数据集以监督的方式训练模型。尽管训练降解发生器的目的是近似于给定HR图像的LR图像的分布，但以前的作品严重依赖于条件分布是Delta功能的不现实假设，并了解了从HR图像到LR的确定性映射图片。在本文中，我们表明我们可以通过放松假设并提议训练概率降解发生器来提高USR模型的性能。我们的概率降解发生器可以视为深层层次潜在变量模型，并且更适合对复杂的条件分布进行建模。我们还揭示了与stylegan噪声注入的显着联系。此外，我们培训多个退化发生器以改善模式覆盖范围并应用协作学习以易于培训。根据PSNR和SSIM，我们在基准数据集上的表现优于几个基准，并证明了我们在看不见的数据分布方面的鲁棒性。代码可在https://github.com/sangyun884/mssr上找到。

在本文中，我们考虑了基于参考的超分辨率（REFSR）中的两个具有挑战性的问题，（i）如何选择适当的参考图像，以及（ii）如何以一种自我监督的方式学习真实世界RefSR。特别是，我们从双摄像头Zooms（SelfDZSR）观察到现实世界图像SR的新颖的自我监督学习方法。考虑到多台相机在现代智能手机中的普及，可以自然利用越来越多的缩放（远摄）图像作为指导较小的变焦（短对焦）图像的SR。此外，SelfDZSR学习了一个深层网络，以获得短对焦图像的SR结果，以具有与远摄图像相同的分辨率。为此，我们将远摄图像而不是其他高分辨率图像作为监督信息，然后从中选择中心贴片作为对相应的短对焦图像补丁的引用。为了减轻短对焦低分辨率（LR）图像和远摄地面真相（GT）图像之间未对准的影响，我们设计了辅助LR发电机，并将GT映射到辅助LR，同时保持空间位置不变。 。然后，可以利用辅助-LR通过建议的自适应空间变压器网络（ADASTN）将LR特征变形，并将REF特征与GT匹配。在测试过程中，可以直接部署SelfDZSR，以使用远摄映像的引用来超级解决整个短对焦图像。实验表明，我们的方法可以针对最先进的方法实现更好的定量和定性性能。代码可在https://github.com/cszhilu1998/selfdzsr上找到。

Image super-resolution is a one-to-many problem, but most deep-learning based methods only provide one single solution to this problem. In this work, we tackle the problem of diverse super-resolution by reusing VD-VAE, a state-of-the art variational autoencoder (VAE). We find that the hierarchical latent representation learned by VD-VAE naturally separates the image low-frequency information, encoded in the latent groups at the top of the hierarchy, from the image high-frequency details, determined by the latent groups at the bottom of the latent hierarchy. Starting from this observation, we design a super-resolution model exploiting the specific structure of VD-VAE latent space. Specifically, we train an encoder to encode low-resolution images in the subset of VD-VAE latent space encoding the low-frequency information, and we combine this encoder with VD-VAE generative model to sample diverse super-resolved version of a low-resolution input. We demonstrate the ability of our method to generate diverse solutions to the super-resolution problem on face super-resolution with upsampling factors x4, x8, and x16.

Real-world image super-resolution (RISR) has received increased focus for improving the quality of SR images under unknown complex degradation. Existing methods rely on the heavy SR models to enhance low-resolution (LR) images of different degradation levels, which significantly restricts their practical deployments on resource-limited devices. In this paper, we propose a novel Dynamic Channel Splitting scheme for efficient Real-world Image Super-Resolution, termed DCS-RISR. Specifically, we first introduce the light degradation prediction network to regress the degradation vector to simulate the real-world degradations, upon which the channel splitting vector is generated as the input for an efficient SR model. Then, a learnable octave convolution block is proposed to adaptively decide the channel splitting scale for low- and high-frequency features at each block, reducing computation overhead and memory cost by offering the large scale to low-frequency features and the small scale to the high ones. To further improve the RISR performance, Non-local regularization is employed to supplement the knowledge of patches from LR and HR subspace with free-computation inference. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of DCS-RISR on different benchmark datasets. Our DCS-RISR not only achieves the best trade-off between computation/parameter and PSNR/SSIM metric, and also effectively handles real-world images with different degradation levels.

Existing convolutional neural networks (CNN) based image super-resolution (SR) methods have achieved impressive performance on bicubic kernel, which is not valid to handle unknown degradations in real-world applications. Recent blind SR methods suggest to reconstruct SR images relying on blur kernel estimation. However, their results still remain visible artifacts and detail distortion due to the estimation errors. To alleviate these problems, in this paper, we propose an effective and kernel-free network, namely DSSR, which enables recurrent detail-structure alternative optimization without blur kernel prior incorporation for blind SR. Specifically, in our DSSR, a detail-structure modulation module (DSMM) is built to exploit the interaction and collaboration of image details and structures. The DSMM consists of two components: a detail restoration unit (DRU) and a structure modulation unit (SMU). The former aims at regressing the intermediate HR detail reconstruction from LR structural contexts, and the latter performs structural contexts modulation conditioned on the learned detail maps at both HR and LR spaces. Besides, we use the output of DSMM as the hidden state and design our DSSR architecture from a recurrent convolutional neural network (RCNN) view. In this way, the network can alternatively optimize the image details and structural contexts, achieving co-optimization across time. Moreover, equipped with the recurrent connection, our DSSR allows low- and high-level feature representations complementary by observing previous HR details and contexts at every unrolling time. Extensive experiments on synthetic datasets and real-world images demonstrate that our method achieves the state-of-the-art against existing methods. The source code can be found at https://github.com/Arcananana/DSSR.

虽然最近基于模型的盲目单图像超分辨率（SISR）的研究已经取得了巨大的成功，但大多数人都不认为图像劣化。首先，它们总是假设图像噪声obeys独立和相同分布的（i.i.d.）高斯或拉普拉斯分布，这在很大程度上低估了真实噪音的复杂性。其次，以前的常用核前沿（例如，归一化，稀疏性）不足以保证理性内核解决方案，从而退化后续SISR任务的性能。为了解决上述问题，本文提出了一种基于模型的盲人SISR方法，该方法在概率框架下，从噪声和模糊内核的角度精心模仿图像劣化。具体而言，而不是传统的i.i.d.噪声假设，基于补丁的非i.i.d。提出噪声模型来解决复杂的真实噪声，期望增加噪声表示模型的自由度。至于模糊内核，我们新建构建一个简洁但有效的内核生成器，并将其插入所提出的盲人SISR方法作为明确的内核（EKP）。为了解决所提出的模型，专门设计了理论上接地的蒙特卡罗EM算法。综合实验证明了我们对综合性和实时数据集的最新技术的方法的优越性。