Enstaka bild super-upplösning (SISR) är ett notoriskt utmanande dåligt placerade problem som syftar till att få en hög-upplösningsutgång från en av dess låg-upplösningsversioner. På senare tid har kraftfulla djupinlärningsalgoritmer tillämpats på SISR och uppnått toppmoderna resultat. I denna undersökning granskar vi representativa djupt lärandebaserade SISR-metoder och grupperar dem i två kategorier beroende på deras bidrag till två väsentliga aspekter av SISR: Utforskning av effektiva neurala nätverksarkitekturer för SISR och utveckling av effektiva optimeringsmål för djupt SISR-inlärning. För varje kategori fastställs ett basvärde först, och flera kritiska begränsningar av basvärdet sammanfattas. Sedan presenteras representativa verk för att övervinna dessa begränsningar utifrån deras ursprungliga innehåll, samt vår kritiska framställning och analyser, och relevanta jämförelser görs från en mängd olika perspektiv. Slutligen avslutar vi denna översyn med några aktuella utmaningar och framtida trender inom SISR som utnyttjar algoritmer för djupt lärande.
En färsk undersökning om djupinlärningsbaserade SISR-metoder finns i REF.
Deep Learning for Single Image Super-Resolution: A Brief Review
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}