周晴
四川大学电子信息学院
摘要：图像的超分辨率重建具体是指借助相关算法提升图片分辨率的技术。当前，人工智能和数字化的不断推进，使得单幅图像超分辨率重建在医学成像领域得到长足发展和广泛推广。本文重点从图像超分辨率技术研究现状、在医学领域应用、基于深度学习的单幅超分辨率重建技术的处理流程以及基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术及其对比等方面进行介绍与分析，并对制约基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术的问题进行剖析。
关键词：深度学习；单幅图像；超分辨率；重建
一、超分辨率重建技术研究现状及应用状况
1.1超分辨率重建技术研究现状
图像分辨率图像中蕴含细节信息的丰富程度可以用图像分辨率来表示，图像分辨率具有放映图片细节信息的能力。为了提高图像品质，人们更加青睐高分辨率图像，因为高分辨率图像意味着更清晰的细节、更真实的纹理。但是，受制于拍摄环境、采集镜头、传输设备和图像退化模型等方面，想要得到高分辨率图像其实并非易事。提升图像分辨率主要可以通过两种途径；第一，改进硬件和拍摄条件，这种方式虽然能够方便快捷的提高图片像素，但是，拍摄成本高，导致严重限制了其推广应用。第二，从软件和算法上寻找突破，此种方式成本低，已经逐渐成为高分辨率图像的研究热点。
图像超分辨率重建是指通过数字化图像处理技术和计算机视觉技术等，结合相关算法，将低分辨率图像加工成高分辨率图像的技术。图像超分辨率重建能够弥补硬件设备和拍摄环境的缺陷，改善图像清晰度，实现图像区域调整，提升图像质量。
1.2超分辨率重建技术在医学成像领域应用状况
目前，超分辨率重建技术已经开始在医学图像领域进行应用推广，利用超分辨率重建技术，可以在采用原有采集设备的基础上，对图像进行再加工，并且对采集环境也没有严格要求，有利于普遍推广使用。超分辨率重建技术能够准确复原出清晰的医学影像，有利于对病变细胞和器官的精准定位和探测，从而为医生了解患者病情，对病情做出预判和给出最佳的治疗方案提供科学依据。
二、单模图像超分辨率重建技术
2.1 图像降质退化模型
图像分辨率低可能是诸多原因大致的，但受运动变换，成像模糊和降采样的影响最为明显。退化模型可以通利用线性变换模型来表示；即：L=DBFH+N，式中：观测图像用“L”表示，采样矩阵用“D”表示，模糊作用矩阵用“B”表示，运动变换矩阵用“F”表示，导入系统的高分辨率图像用“H”表示，加性噪声用“N”表示，其中，“D”主要由成像设备自身分辨率决定，“B”主要由采集环境决定，“F”主要由运动因素决定，“N”由成像过程决定。降质退化模型展示的是高分辨率图像成像的逆反过程，能够为单模图像超分辨率重建奠定理论依据。
2.2单模重建图像的评估
算法是否满足重建图像的使用需求，需要评价指标对其进行评估，目前，通常采用主观评价和客观评价相结合的方式对重建图像进行评价。
顾名思义，主观评价的评价主体是人，将重建图像分别发放给个人，个人对重建图像的视觉效果进行主观评估。由于个体之间存在差异，为了保证主观评价具有科学性和说服力，需要选择数量足够多的个体。评估群里中既需要职业不同、性别不同的普通人，同时也需要具备专业能力的人。
峰值信噪比，英文缩写“PSNR”；结构相似性，英文缩写“SSIM”；是比较常采用的客观评价方法。其中，“PSNR”主要对比不同图像对应像素点的灰度值差异，通过灰度值差异对图像质量进行评估。“SSIM”主要对比不同图像的 亮度、结构和对比度，通过这3个角度对图像质量进行评估。
三、基于深度学习的单幅图像超分辨率重建
3.1 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建概述
基于深度学习的单幅图像超分辨率重建是指通过庞大的训练数据，掌握低 分辨率图像与高分辨率图像的差异，并且利用映射关系预判低分辨率图像能够实现的高分辨率图像，从而实现单幅图像超分辨率重建。深度学习旨在通过多层非线性变换，提取数据的高层抽象特征，通过学习数据有可能的分布规律，对可能获得的数据进行科学预测。
3.2 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建流程
基于深度学习的单幅图像超分辨率重建流程如下：第一步，提取特征。首先对传输到系统的低分辨率图像去噪、上采样等预处理，之后将处理的图像传送到神经网络，对图像中的非线性特征进行拟合处理，对能够表征图像特征的高频信息进行提取；第二步，设计网络结构和损失函数。对上一步骤提取的高频信息进行组合卷积神经网络及多个残差块搭建，同时根据理论基础设定损失函数；第三步，模型训练。确定优化器相关学习参数，更新网络参数，网络参加的确定通过反向传播算法；提升模型学习能力，模型学习能力的提升通过最小化模型参数。第四步，调整模型，观察训练后模型在验证集上的表现，并对其评估，针对评估的结果决定对模型调整的方向和幅度。
3.3 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建技术
3.3.1SRCNN
SRCNN工作过程如下，对于输入到系统的低分辨率图像，第一步，将其进行放大，以放大到目标尺寸为最佳，具体放大方法采用双立方差值法。第二步，拟合低分辨率图像与高分辨率图像之间的非线性映射，具体采用三层卷积神经网络进行拟合。最后一步，网络输出的结果作为重建后的高分辨率图像。
3.3.2 ESPCN
ESPCN与SRCNN相比，不必经过第一步的上采样过程，ESPCN采用亚像素卷积层来替代SRCNN的图像放大过程。相比之下，ESPCN能够有效的降低相关计算量，从而节约时间，提升效率。
3.3 .3SRGAN
SRGAN与ESPCN与SRCNN处理方式上大致相同，不同之处在于采用SRGAN方式生成的高分辨率图像更符合合视觉习惯。SRGAN的构成包括一个生成器和一个鉴别器。其中，生成器的作用主要是合成高分辨率图像，鉴别器的作用主要是判断给定的图像是来自生成器还是真实样本。借助二元零和博弈的对抗，将低分辨率图像提升为高分辨率图像。
四、结论
本文重点介绍了超分辨率重建技术研究现状及在医学成像领域的应用状况分析了图像降质退化模型和单模重建图像的评估，并重点介绍了基于深度学习的单幅图像超分辨率重建流程，比较了几种常见的基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术。虽然目前基于深度学习的单幅图像超分辨率重建技术已经取得了明显进步，但是在同时满足保留原始图像细节信息和符合人体主观评价两方面仍然有待提高。限制其发展的原因主要是因为深度学习的固有性约束，过深的网络导致过度拟合以及假定测试样本与训练样本分布问题。希望通过本文的介绍，能够为相关人员在基于深度学习的单幅图像超分辨率重建技术提供理论基础和参考依据。
参考文献
[1]郭晓. 基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建研究[D].南京航空航天大学,2018.
[2]熊东平. 基于边缘增强和深度学习的图像超分辨率重建方法研究[D].华中科技大学,2019.
[3]李滔,董秀成,张晓华. 深度图像超分辨率重建技术综述[J]. 西华大学学报(自然科学版),2020,39(04):45-53.
[4]刘月峰,杨涵晰,蔡爽,张晨荣. 基于改进卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法[J]. 计算机应用,2019,39(05):1440-1447.
[5]曾接贤,倪申龙. 改进的卷积神经网络单幅图像超分辨率重建[J]. 计算机工程与应用,2019,55(13):1-7.
[6]郭晓锋. 基于微扫描成像的图像超分辨率重建技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所),2018.