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日復(fù)一日的人像臨摹練習(xí)使得畫家能夠僅憑幾個關(guān)鍵特征畫出完整的人臉。同樣地，我們希望機(jī)器能夠通過低清圖像有限的圖像信息，推斷出圖像對應(yīng)的高清細(xì)節(jié)，這就需要算法能夠像畫家一樣“理解”圖像內(nèi)容。至此，傳統(tǒng)的規(guī)則算法不堪重負(fù)，新興的深度學(xué)習(xí)照耀著圖像超清化的星空。

圖1. 最新的Pixel遞歸網(wǎng)絡(luò)在圖像超清化上的應(yīng)用。左圖為低清圖像，右圖為其對應(yīng)的高清圖像，中間為算法生成結(jié)果。這是4倍超清問題，即將邊長擴(kuò)大為原來的4倍。

得益于硬件的迅猛發(fā)展，短短幾年間，手機(jī)已更新了數(shù)代，老手機(jī)拍下的照片在大分辨率的屏幕上變得模糊起來。同樣地，圖像分辨率的提升使得網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力驟增。如此，圖像超清化算法就有了用武之地。

對于存放多年的老照片，我們使用超清算法令其細(xì)節(jié)栩栩如生；面對網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸拤毫?，我們先將圖像壓縮傳輸，再用超清化算法復(fù)原，這樣可以大大減少傳輸數(shù)據(jù)量。

傳統(tǒng)的幾何手段如三次插值，傳統(tǒng)的匹配手段如碎片匹配，在應(yīng)對這樣的需求上皆有心無力。

深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使得算法對圖像的語義級操作成為可能。本文即是介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像超清化問題上的最新研究進(jìn)展。

深度學(xué)習(xí)最早興起于圖像，其主要處理圖像的技術(shù)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源，業(yè)界公認(rèn)是Alex在2012年的ImageNet比賽中的煌煌表現(xiàn)。雖方五年，卻已是老生常談。因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)細(xì)節(jié)本文不再贅述。在下文中，使用CNN（Convolutional Neural Network）來指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

CNN出現(xiàn)以來，催生了很多研究熱點(diǎn)，其中最令人印象深刻的五個熱點(diǎn)是：

深廣探索：VGG網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)標(biāo)志著CNN在搜索的深度和廣度上有了初步的突破。結(jié)構(gòu)探索：Inception及其變種的出現(xiàn)進(jìn)一步增加了模型的深度。而ResNet的出現(xiàn)則使得深度學(xué)習(xí)的深度變得“名副其實”起來，可以達(dá)到上百層甚至上千層。內(nèi)容損失：圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換是CNN在應(yīng)用層面的一個小高峰，涌現(xiàn)了一批以Prisma為首的小型創(chuàng)業(yè)公司。但圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換在技術(shù)上的真正貢獻(xiàn)卻是通過一個預(yù)訓(xùn)練好的模型上的特征圖，在語義層面生成圖像。對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN）：雖然GAN是針對機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的架構(gòu)創(chuàng)新，但其最初的應(yīng)用卻是在CNN上。通過對抗訓(xùn)練，使得生成模型能夠借用監(jiān)督學(xué)習(xí)的東風(fēng)進(jìn)行提升，將生成模型的質(zhì)量提升了一個級別。Pixel CNN：將依賴關(guān)系引入到像素之間，是CNN模型結(jié)構(gòu)方法的一次比較大的創(chuàng)新，用于生成圖像，效果最佳，但有失效率。

這五個熱點(diǎn)，在圖像超清這個問題上都有所體現(xiàn)。下面會一一為大家道來。

CNN的第一次出手

圖2. 首個應(yīng)用于圖像超清問題的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).輸入為低清圖像，輸出為高清圖像.該結(jié)構(gòu)分為三個步驟：低清圖像的特征抽取、低清特征到高清特征的映射、高清圖像的重建。

圖像超清問題的特點(diǎn)在于，低清圖像和高清圖像中很大部分的信息是共享的，基于這個前提，在CNN出現(xiàn)之前，業(yè)界的解決方案是使用一些特定的方法，如PCA、Sparse Coding等將低分辨率和高分辨率圖像變?yōu)樘卣鞅硎?，然后將特征表示做映射?/p>

基于傳統(tǒng)的方法結(jié)構(gòu)，CNN也將模型劃分為三個部分，即特征抽取、非線性映射和特征重建。由于CNN的特性，三個部分的操作均可使用卷積完成。因而，雖然針對模型結(jié)構(gòu)的解釋與傳統(tǒng)方法類似，但CNN卻是可以同時聯(lián)合訓(xùn)練的統(tǒng)一體，在數(shù)學(xué)上擁有更加簡單的表達(dá)。

不僅在模型解釋上可以看到傳統(tǒng)方法的影子，在具體的操作上也可以看到。在上述模型中，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，抽取出很多patch，這些patch可能互有重疊，將這些Patch取合集便是整張圖像。上述的CNN結(jié)構(gòu)是被應(yīng)用在這些Patch而不是整張圖像上，得到所有圖像的patch后，將這些patch組合起來得到最后的高清圖像，重疊部分取均值。

更深更快更準(zhǔn)的CNN

圖3. 基于殘差的深度CNN結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)使用殘差連接將低清圖像與CNN的輸出相加得到高清圖像。即僅用CNN結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)低清圖像中缺乏的高清細(xì)節(jié)部分。

圖2中的方法雖然效果遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)方法，但是卻有若干問題：

訓(xùn)練層數(shù)少，沒有足夠的視野域；訓(xùn)練太慢，導(dǎo)致沒有在深層網(wǎng)絡(luò)上得到好的效果；不能支持多種倍數(shù)的高清化。

針對上述問題，圖3算法提出了采用更深的網(wǎng)絡(luò)模型。并用三種技術(shù)解決了圖2算法的問題。

第一種技術(shù)是殘差學(xué)習(xí)，CNN是端到端的學(xué)習(xí)，如果像圖2方法那樣直接學(xué)習(xí)，那么CNN需要保存圖像的所有信息，需要在恢復(fù)高清細(xì)節(jié)的同時記住所有的低分辨率圖像的信息。如此，網(wǎng)絡(luò)中的每一層都需要存儲所有的圖像信息，這就導(dǎo)致了信息過載，使得網(wǎng)絡(luò)對梯度十分敏感，容易造成梯度消失或梯度爆炸等現(xiàn)象。而圖像超清問題中，CNN的輸入圖像和輸出圖像中的信息很大一部分是共享的。殘差學(xué)習(xí)是只針對圖像高清細(xì)節(jié)信息進(jìn)行學(xué)習(xí)的算法。如上圖所示，CNN的輸出加上原始的低分辨率圖像得到高分辨率圖像，即CNN學(xué)習(xí)到的是高分辨率圖像和低分辨率圖像的差。如此，CNN承載的信息量小，更容易收斂的同時還可以達(dá)到比非殘差網(wǎng)絡(luò)更好的效果。

高清圖像之所以能夠和低清圖像做加減法，是因為，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時，將低清圖像使用插值法縮放到與高清圖像同等大小。于是雖然圖像被稱之為低清，但其實圖像大小與高清圖像是一致的。

第二種技術(shù)是高學(xué)習(xí)率，在CNN中設(shè)置高學(xué)習(xí)率通常會導(dǎo)致梯度爆炸，因而在使用高學(xué)習(xí)率的同時還使用了自適應(yīng)梯度截斷。截斷區(qū)間為[-θ/γ, θ/γ]，其中γ為當(dāng)前學(xué)習(xí)率，θ是常數(shù)。

第三種技術(shù)是數(shù)據(jù)混合，最理想化的算法是為每一種倍數(shù)分別訓(xùn)練一個模型，但這樣極為消耗資源。因而，同之前的算法不同，本技術(shù)將不同倍數(shù)的數(shù)據(jù)集混合在一起訓(xùn)練得到一個模型，從而支持多種倍數(shù)的高清化。

感知損失

在此之前，使用CNN來解決高清問題時，對圖像高清化的評價方式是將CNN生成模型產(chǎn)生的圖像和實際圖像以像素為單位計算損失函數(shù)（一般為歐式距離）。此損失函數(shù)得到的模型捕捉到的只是像素級別的規(guī)律，其泛化能力相對較弱。

而感知損失，則是指將CNN生成模型和實際圖像都輸入到某個訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，得到這兩張圖像在該訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)上某幾層的激活值，在激活值上計算損失函數(shù)。

由于CNN能夠提取高級特征，那么基于感知損失的模型能夠?qū)W習(xí)到更魯棒更令人信服的結(jié)果。

圖4. 基于感知損失的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)也可用于圖像超清問題。左側(cè)是一個待訓(xùn)練的轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，用于對圖像進(jìn)行操作；右側(cè)是一個已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，將使用其中的幾層計算損失。

圖4即為感知損失網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)本是用于快速圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換。在這個結(jié)構(gòu)中，需要訓(xùn)練左側(cè)的Transform網(wǎng)絡(luò)來生成圖像，將生成的圖像Y和內(nèi)容圖像與風(fēng)格圖像共同輸入進(jìn)右側(cè)已經(jīng)訓(xùn)練好的VGG網(wǎng)絡(luò)中得到損失值。如果去掉風(fēng)格圖像，將內(nèi)容圖像變?yōu)楦咔鍒D像，將輸入改為低清圖像，那么這個網(wǎng)絡(luò)就可以用于解決圖像超清問題了。

對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN）

圖5. 對抗訓(xùn)練的生成網(wǎng)絡(luò)G和判別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D。上半部分是生成網(wǎng)絡(luò)G，層次很深且使用了residual block和skip-connection結(jié)構(gòu)；下半部分是判別網(wǎng)絡(luò)D。

對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稱得上是近期機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最大的變革成果。其主要思想是訓(xùn)練兩個模型G和D。G是生成網(wǎng)絡(luò)而D是分類網(wǎng)絡(luò)，G和D都用D的分類準(zhǔn)確率來進(jìn)行訓(xùn)練。G用于某種生成任務(wù)，比如圖像超清化或圖像修復(fù)等。G生成圖像后，將生成圖像和真實圖像放到D中進(jìn)行分類。使用對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型是一個追求平衡的過程：保持G不變，訓(xùn)練D使分類準(zhǔn)確率提升；保持D不變，訓(xùn)練G使分類準(zhǔn)確率下降，直到平衡。GAN框架使得無監(jiān)督的生成任務(wù)能夠利用到監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)勢來進(jìn)行提升。

基于GAN框架，只要定義好生成網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)，就可以完成某種生成任務(wù)。

而將GAN應(yīng)用到圖像高清問題的這篇論文，可以說是集大成之作。生成模型層次深且使用了residual block和skip-connection；在GAN的損失函數(shù)的基礎(chǔ)上同時添加了感知損失。

GAN的生成網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)如圖5，其中，生成網(wǎng)絡(luò)自己也可以是一個單獨(dú)的圖像超清算法。論文中分析了GAN和non-GAN的不同，發(fā)現(xiàn)GAN主要在細(xì)節(jié)方面起作用，但無法更加深入地解釋。“無法解釋性”也是GAN目前的缺點(diǎn)之一。

像素遞歸網(wǎng)絡(luò)(Pixel CNN)

圖5中的GAN雖然能夠達(dá)到比較好的效果，但是由于可解釋性差，難免有套用之嫌。

其實，對于圖像超清這個問題來說，存在一個關(guān)鍵性的問題，即一張低清圖像可能對應(yīng)著多張高清圖像，那么問題來了。

假如我們把低分辨率圖像中需要高清化的部分分成A,B,C,D等幾個部分，那么A可能對應(yīng)A1,A2,A3,A4，B對應(yīng)B1,B2,B3,B4，以此類推。假設(shè)A1,B1,C1,D1對應(yīng)一張完美的高清圖片。那么現(xiàn)有的算法可能生成的是A1,B2,C3,D4這樣的混搭，從而導(dǎo)致生成的高清圖像模糊。

為了驗證上述問題的存在，設(shè)想一種極端情況。

圖6. 圖像超清模糊性問題分析圖示。上半部分為分析問題所用數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。下半部分為現(xiàn)有的損失函數(shù)在這個問題上的效果?？梢酝ㄟ^對比看出，PixelCNN能夠防止這種模糊的出現(xiàn)。

為了分析圖像模糊問題的成因，在圖6的上半部分，基于MNist數(shù)據(jù)集生成一個新的數(shù)據(jù)集。生成方法如下：將MNIST數(shù)據(jù)集中的圖片A長寬各擴(kuò)大兩倍，每張圖片可以生成兩張圖片A1和A2，A1中A處于右下角，A2中A處于左上角。

把原圖當(dāng)做低清圖片，生成的圖當(dāng)成高清圖片。使用圖6下半部分所列舉的三種方法進(jìn)行訓(xùn)練，得到的模型，在生成圖像的時候，會產(chǎn)生圖6下半部分的結(jié)果。即每個像素點(diǎn)可能等概率地投射到左上部分和右下部分，從而導(dǎo)致生成的圖片是錯誤的。而引入PixelCNN后，由于像素之間產(chǎn)生了依賴關(guān)系，很好地避免了這種情況的發(fā)生。

為了解決上述問題，需要在生成圖像的同時引入先驗知識。畫家在擁有了人臉的知識之后，就可以畫出令人信服的高清細(xì)節(jié)。類比到圖像超清問題中，先驗知識即是告知算法該選擇哪一種高清結(jié)果。

在圖像超清問題中，這樣的知識體現(xiàn)為讓像素之間有相互依賴的關(guān)系。這樣，就可以保證A、B、C、D四個不同的部分對于高清版的選擇是一致的。

圖7. 基于PixelCNN的解決圖像超清問題的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其中先驗網(wǎng)絡(luò)(prior network)為PixelCNN；條件網(wǎng)絡(luò)（conditioning network）為圖像生成網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)與作用同GAN中的生成網(wǎng)絡(luò)、感知損失中的轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)均類似。

模型架構(gòu)如圖7。其中條件網(wǎng)絡(luò)是一個在低清圖像的基礎(chǔ)上生成高清圖像的網(wǎng)絡(luò)。它能以像素為單位獨(dú)立地生成高清圖像，如同GAN中的G網(wǎng)絡(luò)，感知損失中的轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)。而先驗網(wǎng)絡(luò)則是一個Pixel CNN組件，它用來增加高清圖像像素間的依賴，使像素選擇一致的高清細(xì)節(jié)，從而看起來更加自然。

那么Pixel CNN是如何增加依賴的呢？在生成網(wǎng)絡(luò)的時候，Pixel CNN以像素為單位進(jìn)行生成，從左上角到右下角，在生成當(dāng)前像素的時候，會考慮之前生成的像素。

若加上先驗網(wǎng)絡(luò)和條件網(wǎng)絡(luò)的混合， PixelCNN在生成圖像的時候，除了考慮前面生成的像素，還需要考慮條件網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果。

總結(jié)

上述算法是圖像超清問題中使用的較為典型的CNN結(jié)構(gòu)，此外，還有很多其他的結(jié)構(gòu)也達(dá)到了比較好的效果。隨著CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層次的日益加深，距離實用場景反而越來越遠(yuǎn)。譬如，基于GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練很難穩(wěn)定，且結(jié)果具有不可解釋性；基于PixelCNN的網(wǎng)絡(luò)在使用中由于要在pixel級別生成，無法并行，導(dǎo)致生成效率極為低下。

更進(jìn)一步地，從實用出發(fā)，可以在數(shù)據(jù)方向上進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。譬如，現(xiàn)在的算法輸入圖像都是由低清圖像三次插值而來，那么，是否可以先用一個小網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果來作為初始化的值呢？再如，多個小網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)是否能得到比一個大網(wǎng)絡(luò)更好的結(jié)果等等。

圖像超清問題是一個相對來說比較簡單的圖像語義問題，相信這只是圖像語義操作的一個開始，今后越來越多的圖像處理問題將會因為CNN的出現(xiàn)迎刃而解。