最近看到一篇有关华为P30Pro拍月亮的文章，里面讲到了一项名为“基于人工智能的单幅图像超分辨率(SISR)重建技术”的内容，关于拍月亮问题，编者就不加入论战了，编者就和大家聊一聊基于人工智能的单幅图像超分辨率(SISR)重建技术到底是怎么一回事？
在讲基于人工智能的单幅图像超分辨率(SISR)重建技术之前我们要明白什么是超分辨率重建？
超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction) 其实指的是超分辨率重建算法，旨在通过对低分辨率图像进行不同的算法处理，然后重建出一张高分辨率图像的过程。
如果你对图片有一定了解的话，就应该会知道这样一个常识，就是大多数人所使用的大部分图片都是位图，也称点阵图，它们都是由一个一个的像素点构成。如：JPG图片格式，就是点阵图。要是你把一张点阵图放大到极致，你就能看到像素点。
也正式因为点阵图的这一性质，在遇到采用点阵图编码的图片时，遇到特别小的图片，就不建议大家放大了使用，毕竟它的真实效果是这样的。
但是随着技术的革新，图像处理的技术演进速度也越来越快，大家对图像质量的要求相应的也变得越来越高了。这里简单的科普一下图像分辨率：指图像中所存储的信息量。即图像分辨率越高，所包含的信息就越多，单位面积的像素点也越多，所呈现的图像也就越清晰。
所以，即使你是一个PS高手，在面对那些模糊照片的分辨率时，也会因为照片模糊不清而感到苦恼，因为低分辨率的照片几乎是不可能增强的。
而分辨率作为评价图像质量的一个重要指标，为提高图像质量的研究提供了切入点。比如，你可以使用人工智能放大图片，这里所用到的技术就叫做“超分辨率重建技术”。当然，你也可以通过硬件来实现，通过增加传感器的数量来实现。但这种方式会成倍地提高价格。而用软件的方法来实现超分辨率重建是基本上不需要任何成本的。
作为计算机视觉中的经典任务，单幅图像超分辨率（SISR）旨在基于低分辨率图像重构出对应的高分辨率图像。但使用典型的单幅图像超级分辨率（SISR）软件处理图像，结果通常是模糊不清的图像，缺乏锐度。如下所示：
幸运的是，科学家们已经发现了一种利用人工智能创造高分辨率的低级别照片的新方法——结果令人印象深刻。
在德国马克斯·普朗克智能系统研究所的研究中，研究人员提出了一种新的方法来替代传统的单幅图像超级分辨率(SISR)重建技术。
通过机器智能学习，该所的软件系统的目标是忠实的纹理合成，而不是完美。同时研究人员对其工作原理也作出了解释：他们向这个人工智能系统输入了数百万张低分辨率图像，并将其放大。随后该算法被用来尝试进行任务，研究人员再提供每张照片的高分辨率版本。该算法感知差异，并从其错误中学习。
虽然结果并不是真实的匹配，但人工智能的EnhanceNet– pat想象了一个高分辨率的图像，并相应地为低分辨率图像增加了像素。熟能生巧，就像人类一样，一旦软件被训练，就不再需要原始照片了。
如下所示：
不过恕编者直言，单幅图像超级分辨率(SISR)重建技术，作用和意义都不太大。假如：我真正有一张模糊的低分辨的图，原图都没有你能知道原图是啥？搞出来可能有无数种结果，而且没有一个是真实的，基于数据学习的总是有一定局限和依赖，没办法，深度学习玩的就是一个统计学规律，超分后再搞人脸识别物体识别可能都不是那个人本人或物体本身了；所以玩下多帧的还有点可能，因为我们要的是基于多帧低质图像超分一张高质量图像，比任何单张细节更加丰富。
既然我们知道了超分辨率重建技术的原理和发展过程，那么它的应用如何呢？
在查阅相关资料后，编者发现超分辨率重建技术的应用还是相当的广泛的，比如说下述几个应用领域：
- 在视频领域：由于目前大多数电视节目源都是普通数字电视（DTV）的，而节目是以以高清晰度的数字电视（HD/UHD TV）播出，超分辨率重建技术可以实现DTV信号向与HD/UHD TV接收器相匹配的信号转化的目标，使节目的兼容性得以提高。 简单点来说就是，超分辨率可以在视频画质重生、视频带宽节约方面起到重要作用。
- 在医学成像系统中：将超分辨率重建技术应用于医学诊断中，提高CT影像、核磁共振影像、X射线影像等的图像质量，从而提高对于病变位置检测的准确性，减少漏诊、误诊的几率。即利用SR重建技术对病变目标进行精细检测。
- 在安全监控系统中：当有异常情况发生，可对监控录像进行SR重建，从而为时间的处理提供重要线索。就是利用超分辨率重建技术对在犯罪现场，肇事现场等地采集的图像中感兴趣的部分进行缩放，如肇事车辆的牌照、犯罪分子的脸部等，可以更加快速的找到线索，解决案件。
- 在处理军事图像时：超分辨率重建技术有利于更加快速和准确的发现和识别目标，实现目标高精度、高准确度的探测与侦察，发挥现有图像的应用价值，使其在军事领域有更显著的应用效果。
- 在卫星搜索领域：在不改变探测系统的前提下，通过SR重建可实现高于系统分辨率的图像观测，增加卫星图像的分辨率，更加快速和准确的发现和锁定识别目标。在类似马航事件中，可以快速的发现和锁定搜救目标，拯救受害人员的人身生命财产。
写在最后：
目前，图像超分辨率重建的研究比较成熟，但距离实用还有较大差距。未来研究方向主要集中在以下几个方面：发展和寻求新的退化模型，压缩域的超分辨率重建，效率和鲁棒性问题，模糊图像和三维图像的超分辨率研究，超分辨率客观评价标准研究等方面。
其中编者认为使用价值和速度最快的当属压缩域的超分辨率重建；因为传统的超分辨率算法都是针对图像序列，而实际中最常见的图像序列是视频文件，因而下一步的工作可以针对不同的视频压缩格式和编解码技术，在超分辨率算法中综合考虑成像模型和压缩算法带来的图像降质效果，以及运动补偿和编码传输机制，实现压缩域的超分辨率重建。
