用深度学习做超分辨率，带你进入机器视觉世界

在深度学习的浪潮下，越来越多的领域开始尝试利用深度学习来优化现有技术方案。实时音视频领域也不例外。在之前的文章中，我们已经分享了实时图像识别的相关内容。除了图像识别，我们还可以利用深度学习来做超分辨率。

超分辨率是指将低分辨率图像转换成高清图像的过程。在安防监控、医学影像等领域，超分辨率有着广泛的应用前景。传统的超分辨率方法主要基于插值算法，如最近邻插值、双线性插值等。这些方法简单易行，但生成的图像质量较差。

近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的超分辨率方法取得了很大的进展。这些方法可以生成质量更高的图像，并且可以处理更复杂的情况。

本文将介绍10个基于深度学习的超分辨率神经网络，并对它们的特点和性能进行比较。

1. SRGAN

SRGAN是第一个用于超分辨率的深度学习模型，它是由Ledig等人于2017年提出的。SRGAN采用生成对抗网络（GAN）的框架，其中生成器网络负责生成高清图像，判别器网络负责判别生成的图像是否真实。

SRGAN的性能优于传统的超分辨率方法，但它需要大量的训练数据。此外，SRGAN的训练过程比较复杂，需要较长时间。

2. ESRGAN

ESRGAN是SRGAN的改进版，它是由Wang等人于2018年提出的。ESRGAN在SRGAN的基础上加入了残差块，这使得模型的性能进一步提高。

ESRGAN的性能优于SRGAN，但它也需要大量的训练数据。此外，ESRGAN的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

3. EDSR

EDSR是ESRGAN的简化版，它是由Lim等人于2017年提出的。EDSR删除了ESRGAN中的残差块，这使得模型的训练过程更加简单。

EDSR的性能优于ESRGAN，但它也需要大量的训练数据。此外，EDSR的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

4. MDSR

MDSR是EDSR的改进版，它是由Zhang等人于2018年提出的。MDSR在EDSR的基础上加入了多尺度特征提取模块，这使得模型的性能进一步提高。

MDSR的性能优于EDSR，但它也需要大量的训练数据。此外，MDSR的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

5. RCAN

RCAN是MDSR的改进版，它是由Zhang等人于2018年提出的。RCAN在MDSR的基础上加入了递归注意力机制，这使得模型的性能进一步提高。

RCAN的性能优于MDSR，但它也需要大量的训练数据。此外，RCAN的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

6. SRResNet

SRResNet是RCAN的改进版，它是由Ledig等人于2017年提出的。SRResNet在RCAN的基础上加入了残差网络，这使得模型的性能进一步提高。

SRResNet的性能优于RCAN，但它也需要大量的训练数据。此外，SRResNet的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

7. CARN

CARN是SRResNet的改进版，它是由Wang等人于2018年提出的。CARN在SRResNet的基础上加入了注意机制，这使得模型的性能进一步提高。

CARN的性能优于SRResNet，但它也需要大量的训练数据。此外，CARN的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

8. DnCNN

DnCNN是一个用于图像去噪的深度学习模型，它是由Zhang等人于2017年提出的。DnCNN采用残差网络的框架，可以有效地去除图像中的噪声。

DnCNN的性能优于传统的图像去噪方法，但它也需要大量的训练数据。此外，DnCNN的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

9. BM3D

BM3D是一个用于图像去噪的深度学习模型，它是由Dabov等人于2007年提出的。BM3D采用块匹配和3D变换的框架，可以有效地去除图像中的噪声。

BM3D的性能优于传统的图像去噪方法，但它也需要大量的训练数据。此外，BM3D的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

10. WNNM

WNNM是一个用于图像去噪的深度学习模型，它是由Gu等人于2008年提出的。WNNM采用加权核估计和非局部均值滤波的框架，可以有效地去除图像中的噪声。

WNNM的性能优于传统的图像去噪方法，但它也需要大量的训练数据。此外，WNNM的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

总结

本文介绍了10个基于深度学习的超分辨率神经网络。这些神经网络可以将低分辨率图像转换成高清图像，在安防监控、医学影像等领域有着广泛的应用前景。

这些神经网络的性能都优于传统的超分辨率方法，但它们也需要大量的训练数据。此外，这些神经网络的训练过程也比较复杂，需要较长时间。

随着深度学习的发展，基于深度学习的超分辨率方法将会进一步提高性能，并将在更多的领域得到应用。