基于参考图像的超分辨率：综述与最新进展

单图像超分辨率 (SISR)

单图像超分辨率 (SISR) 旨在从单张低分辨率 (LR) 图像恢复高分辨率 (HR) 图像的细节。其核心挑战在于如何从有限的信息中生成缺失的高频细节。早期方法主要依赖于插值技术，但效果有限。近年来，深度学习的引入为 SISR 带来了革命性的变化。

Dong 等人 [6] 率先将深度学习应用于 SISR，将该任务视为图像到图像的转换问题。他们使用卷积神经网络 (CNN) 学习 LR 图像到 HR 图像之间的映射关系。此后，研究人员不断探索更深、更复杂的网络结构，例如残差块 [25, 17, 14, 36, 37, 15, 4, 41] 和注意力机制，以提升 SR 网络的性能。

然而，仅仅追求网络深度并不总能带来视觉质量的提升。传统的均方误差 (MSE) 损失函数往往会导致生成的图像过于平滑，缺乏细节。为了解决这个问题，研究者们引入了感知损失 [12, 23]、生成损失和对抗损失 [15, 30, 35] 等更符合人类视觉感知的损失函数。此外，知识蒸馏框架 [9, 16] 也被应用于 SISR，以提升模型的性能和效率。

参考图像超分辨率 (Ref-SR)

与 SISR 不同，参考图像超分辨率 (Ref-SR) [33, 38, 40] 利用参考图像 (Ref) 中的高分辨率细节来辅助超分辨输入的 LR 图像。这种方法的关键在于如何有效地将参考图像中的细节信息迁移到目标图像上。

早期的 Ref-SR 方法 [39, 34] 采用 Patch-Match [1] 方法来对齐输入图像和参考图像，例如 SRNTT [39] 使用基于 VGG 特征 [27] 的对应匹配。近年来，研究者们开始使用可学习的特征提取器 [34, 32]，这些提取器与主 SR 网络一起进行端到端的训练，以更好地捕捉图像之间的对应关系。

然而，即使使用可学习的特征提取器，现有的 Ref-SR 方法仍然主要依赖于图像的内容和外观信息来进行对齐。为了解决潜在的不对齐问题，最近的研究 [26] 引入了可变形卷积网络 (DCN) [3, 42]。DCN 可以根据输入图像的内容自适应地调整卷积核的形状，从而更好地捕捉图像之间的几何变形。

图像匹配技术

图像匹配是 Ref-SR 的一个关键步骤，它直接影响着参考图像细节迁移的准确性。传统的图像匹配方法包括尺度不变特征变换 (SIFT) [20] 等，它们通过提取局部特征进行匹配。

近年来，随着 CNN 的发展，研究者们开始利用 CNN 提取的特征描述符来进行图像匹配 [8, 31, 7]。例如，SuperPoint [5] 提出了一种自监督的图像匹配方法，而图神经网络也被引入到特征匹配任务中 [24]。

Needle-Match [19] 提出了一种针对降质图像的匹配方法，可以在更具挑战性的条件下进行匹配。与之前处理相同降级图像的方法不同，Needle-Match 关注跨分辨率匹配，即在一个 LR 图像和一个 HR 图像之间进行匹配。

总结与展望

Ref-SR 作为一种新兴的超分辨率技术，近年来取得了显著的进展。通过有效地利用参考图像的信息，Ref-SR 可以生成视觉质量更高、细节更丰富的超分辨率图像。未来，我们期待看到更多关于 Ref-SR 的研究，特别是在以下几个方面：

更强大的特征表示: 探索更有效的特征提取方法，以更好地捕捉图像之间的对应关系，尤其是在存在较大尺度差异、光照变化和遮挡等情况下。* 更精确的图像对齐: 开发更鲁棒的图像对齐算法，以解决潜在的不对齐问题，例如利用可变形卷积网络或其他几何变换方法。* 更合理的细节迁移: 研究如何更合理地将参考图像中的细节信息迁移到目标图像上，避免引入伪影或失真。

相信随着研究的不断深入，Ref-SR 将在实际应用中发挥越来越重要的作