作者丨happy

编辑丨极市平台

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盲图像超分旨在对未知退化类型的低分辨率图像进行超分增强，由于其对于实际应用的重要促进作用而受到越来越多的关注。近来，有许多新颖、高效方案(主要是深度学习方案)已被提出。尽管经过学术界、工业界多年的努力，盲图像超分仍然是一个极具挑战性的研究课题。

本文系统综述了盲图像超分的近期进展，对现有方案按照退化建模、数据等进行了分类划分以帮助研究人员归纳判别现有方案。我们对现有研究状态进行了深入分析，同时提出了一些值得深入探索的研究方向。此外，总结了盲图像超分常用数据集以及相关竞赛。最后一点，我们采用合成数据与真实数据对现有方法的优缺点进行了分析比较。

Introduction

退化模式(比如高斯模糊、bicubic下采样等)已知的图像超分最近几年取得了极大的进度，但这些方法对于复杂退化的真实场景却难以得到令人满意的效果。为弥补该差距，近年来学术界与工业界开始关注退化未知的图像超分，即盲图像超分。

盲图像超分最近几年也取得了显著的进展，但它们仅能处理特定类型的退化。以上图a为例，四种不同的退化假设的LR对应了相同的HR，当给定一个偏离假设数据分布的输入时，现有方法就难以得到满意的结果。以上图b为例，四种不同的超分方法对《阿甘正传》中某一场景的超分效果，很明显：没有一个方法取得令人满意的效果，因为实际图像并不会严格满足各个模型的退化假设。

那么，对于特定的待处理图像，我们该如何选择超分方法呢？或者说，我们采用现有方法能否得到一个高质量的超分结果呢？我们在多大程度上解决了盲图像超分？又或者说，什么在阻碍我们前进，我们又该朝哪个方向努力？

为回答上述问题，我们对近期盲图像超分的进展进行了系统的综述，对不同方法的优缺点进行了对比分析，同时提出了一些值得探索的研究方向。

Problem Formulation

我们首先对SISR问题的定义进行介绍。一般来讲，SISR指的是从给定LR输入重建HR图像，特指HR的高频成分。从HR到LR的潜在退化过程可以描述如下：

因此，SR就等价于建模并解决逆函数。对于non-blind SR来说，退化函数一般假设为双三次下采样(描述如下)：

或者，下采样与固定模糊核的高斯模糊：

无论是那种假设，对应的超分模型仅能处理特定类型的退化。对于其他类型的退化，当SR模型与输入的退化不一致时，就会产生较差的重建质量问题。

上图从图像域的退化不匹配角度给出了可视化说明：如果对应特定退化的超分模型被用于任意LR输入，这就会导致较大的域差异，进而产生较差的重建结果。

截至目前，关于盲图像超分主要有两种退化建模方案：(1) 显式建模；(2) 隐式建模。显式建模方案：它采用了所谓的经典退化模型，一种更广义的退化方式，描述如下：

上图给出了不同模糊、噪声下的图像示例，这些退化图像明显要比bicubic下采样更复杂。现有方法包含IKC、SRMD。除了模糊与噪声外，JPEG压缩也是一种常见退化，此时退化模型表示如下：

还有一些方法(比如ZSSR、DGDML-SR)则利用图像内部统计信息进行超分，且无需额外数据进行训练。但是，内部统计信息仅仅能反应上图b中的块重复属性。

然而，真实退化通常过于复杂而导致难以通过显式多退化组合方式建模，见上面图c。因此，隐式建模则试图绕开显式建模方式，它通过数据分布模拟退化过程。所有的隐式建模方法均需要额外数据进行训练。一般来讲，这些方法通过GAN学习数据分布，比如CGAN。

尽管已有这么多模型在推动盲图像超分，但仍有很长的路需要探索。现有方法仅仅聚焦于特定的场景，而真实场景的退化类型、数据场景要复杂的多。

Challenges from Real-World Images

随着拍摄设备的普及，我们可以随时随地拍摄大量的图像，这种图像源的可变性同样带来了挑战。一般来讲，主要有以下三个因素导致不同的退化：

不同的拍照设备：可参考下图不同拍摄设备的画质对比。图像处理算法：该问题主要几种在数码相机与智能手机。ISP一般包含多个步骤，不同的相机具有不同的算法，进而导致不同的退化。存储带来的退化：为降低资源占用，图像/视频往往要进行压缩，压缩则会导致伪影问题，进而产生了退化。此外，时间是一把杀猪刀，老照片、老电影的退化场景也就出现了。Taxonomy

按照前面所提到的，主要有两种退化建模方式：

显式建模：基本思想采用覆盖大范围退化的额外数据训练一个超分模型，往往需要将模糊核与噪声信息进行参数化。这其中代表性的方法包含SRMD、IKN、MKSR。另一种利用块重复的方法探索内部统计信息，代表性方法有KernelGAN与ZSSR。隐式建模：它不依赖于任何显式参数，它利用额外的数据通过数据分布隐式的学习潜在超分模型。代表性方法有CinCGAN、FSSR。

基于此，我们提出了如上图的划分方法。主要有两个原因：

隐式与显式建模的划分有助于我们理解特定方法的假设；是否使用了额外数据或者单图像输入指示了不同的显式建模策略；经过上述划分后，我们很自然的可以引申出一个极具潜在研究价值的方向：单图像输入隐式建模。Overview of Non-blind SISR

经典的非盲图像超分方法有SRCNN、FSRCNN、LapSR、ProSR、EDSR、ESRGAN、RCAN、IMDN、RDN、RFDN等，这些方法的基本架构形式可参考下图。它们主要有这样三个主要模块：浅层特征提取模块、深层特征提取模块、 SR重建模块。

尽管非盲超分在特定退化下取得非常好的性能，但是对于复杂退化类型效果则显著下降，可参考下图。因此，盲图像超分的研究非常有价值。

Explicit Degradation Modeling

接下来，我们对近年来所提出的显式建模盲超分进行介绍。这些方法可以进一步按照是否采用了额外数据、单图像输入划分为两个子类。

Classical Degradation Model with External Dataset

这类方法采用额外数据训练超分模型以适配不同的模糊核、噪声。具体来说，它们将退化信息参数化并作为条件输入。完成训练后，这些模型可以处理包含在训练数据种的任意退化类型。按照超分网络是否包含退化估计，我们进一步将其划分为(可参见上图)：

image-specific adaptation without kernel estimation: 它接收估计的退化信息未作输入，聚焦于如何利用先验信息提升重建质量；image-specific adaptation with kernel estimation：在超分过程中对退化估计添加关注。

对于第一类无需核估计的方法，其中知名的当属SRMD，它直接将先验信息与输入图像拼接，然后送入网络进行图像重建，可参见下图a。此外，UDVD采用了与SRMD类似的方法，但引入了动态卷积进一步提升重建性能。

尽管SRMD扩展了超分模型的泛化性，但仍存在局限性：无法处理任意核。因此，另外一种依托MAP框架的DPSR与USRNet闪亮登场，它们采用迭代优化的思路进行处理。

这类方案的局限性在于：依赖于额外的退化先验信息，尤其是模糊核。然而，模糊核的精确估计并不容易，不精确的模糊核则会产生退化不匹配问题。上图对比了SRMD在核不匹配时的超分效果对比。

对于第二类需要核估计的方法，其中知名的方法有IKC、DAN、VBSR、KMSR、RealSR等，可参考下图。

这类方法的局限在于：对于模型未覆盖的退化，这些方法无法给出令人满意的结果。下图给出了一个对比示例。

Single Image Modeling with Internal Statistics

块自相似性是自然图像的一种内在统计特性，该特性可以被量化并用于降噪、超分。上图为深度学习时代采用该相似性进行盲图像超分的方案示意图。除了之外，知名的方法还包含KernelGAN、FKP、ZSSR等，前两者旨在进行退化建模，而后者则采用自监督方式进行学习。

这类方法的局限性在于：基本假设很容易无法满足，尤其是自然图像包含各式各样的内容、场景，因此，很难采用该先验信息进行超分重建。这类方法仅能处理非常有限的场景。

Implicit Degradation ModelingLearning Data Distribution within External Dataset

该类方法旨在从额外数据中隐式抓取退化模型。对于成对的HR-LR，监督学习方法已经取得了非常好的结果，比如NTIRE2018、AIM2020的冠军方案。真正难以处理的是退化未知的数据，现有方法往往采用GAN框架探索数据分布，可参考下图。

尽管这类方法看起来非常灵活有效，但仍非盲超分的“万能灵药”。下图给出了两组对比图，重建效果仍然无法令人满意。

Implicit Modeling with a Single Image: Future Direction

只要能提供成对的HR-LR，隐式建模方法看来能够处理复杂的真实退化。然而，这些方法严重依赖于GAN框架学习数据分布，而GAN导致的伪影问题则会妨碍实际应用。除了，探索更鲁棒的生成模型外，另一个尚未探索的方向值得关注：单帧输入隐式建模。

正如前面所提到，现有方法均有各自的局限性，尤其当面对的是复杂真实场景退化。比如安防视频、老照片、老电影等在我们生活中常见的图像为现有盲超分带来了新的挑战。其主要挑战在于：缺陷有效的超分先验信息。

Datasets and Competitions

在合成数据方面，常见的训练数据主要为DIV2K、Flickr2K、DIV2KRK；而测试数据则多为Settle、Set14、BSD100、Urban100；

在真实数据方面，常见的数据包含City100、DRealSR、RealSR、DPED等。

相关盲图像超分可参见下表。

Quantitative Comparison

对现有方法进行公平而系统的比较是一项非常难的事情，主要体现在以下几个方面：

Inaccessible Code，尽管SRMD、IKC、RealSR、KernelGAN、ZSSR开源了相关code，但还有不少方法并未开源，而复现GAN类方法的难度比较大；Different Training Data：尽管有一些预训练模型，但仍无法公平比较，因为这些模型采用了不同的训练数据、退化类型。

上表对比了显式建模方案的性能对比，从中可以看到：

采用退化信息作为额外输入的方法，如果组合适合的核估计算法可以很好的拟合盲图像超分；但是距离真实核方案仍存在显著性能差距；退化信息与超分网络联合优化的DAN方案具有最佳的性能。

上表对比了显式建模集成核估计的两种代表性方法IKC与DAN，从中可以看到：在三个尺度上，DAN显著优于IKC。

上表对比了隐式建模的几个方案的性能对比，从中可以看到：由于具有更好的减少域差异的训练策略，DASR取得了最佳的视觉质量。

上表给出了不同方案的模型在不同退化图像上的效果对比。基于上述测试图像，我们可以得出如下发现：

对于采用额外数据的方案，其泛化性能严重依赖于退化建模的覆盖范畴以及训练数据分布。比如SRMD、USRNet仅能处理带噪声输入；其他方法(如IKC、SRResNet)对于带噪声输入会产生伪影问题；在真实数据训练的模型对于合成数据很难产生好的结果，比如RealSR、FSSR。真实场景图像确实包含更复杂的退化类型，这使其分布显著差异于合成数据。显式建模方案SRMD与IKC可以很好的处理合成图像，但对于真实图像表现差强人意。