盲图像超分辨率：综述与展望
计算机视觉与模式识别
2021-07-08 v1
摘要
盲图像超分辨率(SR)旨在对未知退化的低分辨率图像进行超分辨，因其在推动真实世界应用方面的重要性而受到越来越多的关注。近年来提出了许多新颖有效的解决方案，尤其是借助强大的深度学习技术。尽管经过多年努力，它仍是一个具有挑战性的研究问题。本文对盲图像 SR 的近期进展进行系统综述，并提出一种分类法，根据退化建模方式及用于求解 SR 模型的数据将现有方法归为三类。该分类法有助于总结并区分现有方法。我们希望提供对当前研究状态的见解，并揭示值得探索的新研究方向。此外，我们对盲图像 SR 常用数据集及以往相关竞赛进行了总结。最后，利用合成与真实测试图像，提供了不同方法间的对比及其优缺点详细分析。
引用
@article{arxiv.2107.03055,
title = {Blind Image Super-Resolution: A Survey and Beyond},
author = {Anran Liu and Yihao Liu and Jinjin Gu and Yu Qiao and Chao Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03055},
year = {2021}
}