openmmlab实现图像超分辨率重构

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前言

超分辨率重构技术，作为计算机视觉领域的一项重要研究课题，近年来受到了广泛关注。随着科技的飞速发展，人们对图像质量的要求越来越高，尤其是在智能手机、监控、医疗影像等领域。然而，受限于硬件设备的限制，我们往往无法直接获取高分辨率的图像。此时，超分辨率重构技术应运而生，它能够在保证图像质量的前提下，将低分辨率图像转换为高分辨率图像，为我们带来更为清晰、细腻的视觉体验。在这篇博客中，我们将使用mmmagic，探讨超分辨率重构技术，为大家揭示其背后的原理、方法及最新研究进展。

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一、图像超分辨率重构简介

图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。
图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。具体来说，图像超分辨率重建技术指的是利用数字图像处理、计算机视觉等领域的相关知识，借由特定的算法和处理流程，从给定的低分辨率图像中重建出高分辨率图像的过程。其旨在克服或补偿由于图像采集系统或采集环境本身的限制，导致的成像图像模糊、质量低下、感兴趣区域不显著等问题。
简单来理解超分辨率重建就是将小尺寸图像变为大尺寸图像，使图像更加“清晰”。具体效果如下图所示：

可以看到，通过特定的超分辨率重建算法，使得原本模糊的图像变得清晰了。读者可能会疑惑，直接对低分辨率图像进行“拉伸”不就可以了吗？答案是可以的，但是效果并不好。传统的“拉伸”型算法主要采用近邻搜索等方式，即对低分辨率图像中的每个像素采用近邻查找或近邻插值的方式进行重建，这种手工设定的方式只考虑了局部并不能满足每个像素的特殊情况，难以恢复出低分辨率图像原本的细节信息。因此，一系列有效的超分辨率重建算法开始陆续被研究学者提出，重建能力不断加强，直至今日，依托深度学习技术，图像的超分辨率重建已经取得了非凡的成绩，在效果上愈发真实和清晰。

二、mmmagic实现图像超分

在mmmagic中提供了十种常用的深度学习图像超分的方法，如下图所示：

本次我们以其中最新的Real-ESRGAN举例，讲述如何实现图像超分任务，Real-ESRGAN是一种先进的图像超分辨率算法，它是基于ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）的改进版本。ESRGAN本身是在SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Networks）的基础上进行改进的，而Real-ESRGAN进一步提升了算法的性能，尤其是在处理真实世界的低分辨率图像时。
Real-ESRGAN算法的核心特点在于其对于重建图像真实感的显著提升，它能够使生成的超分辨率图像看起来更加自然和逼真。此外，该算法在细节恢复方面表现卓越，即使在原始低分辨率图像中细节已经模糊或丢失，它也能有效地恢复图像的细节和纹理。Real-ESRGAN展现出了良好的鲁棒性，能够应对包括噪声、模糊和压缩伪影在内的多种图像退化问题。同时，它的通用性也很强，不仅能够处理自然图像，还能应用于动漫风格的图像超分辨率任务。
同时在技术层面上，Real-ESRGAN基于生成对抗网络（GAN）架构，包含一个生成器和一个判别器，分别负责生成高分辨率图像和区分图像真伪。算法内部采用了多个残差块来构建生成器，这些残差块有助于学习图像的内在结构，从而更好地恢复细节。除了传统的像素级损失，如均方误差（MSE），Real-ESRGAN还引入了感知损失，这是一种基于卷积神经网络的特征级损失，旨在生成更符合人类视觉感知的高分辨率图像。通过对抗性训练，生成器能够生成足以欺骗判别器的高分辨率图像，从而提升图像的真实感。此外，Real-ESRGAN还引入了通道注意力机制，这使得网络能够更加聚焦于重要的特征通道，进而提高重建图像的整体质量。

在mmmagic中使用Real-ESRGAN方法如下所示：
首先下载模型：将下载好的模型放到根目录下，并通过如下代码进行推理。

测试代码：

from mmagic.apis import MMagicInferencer
config = 'configs/real_esrgan/realesrnet_c64b23g32_4xb12-lr2e-4-1000k_df2k-ost.py'
checkpoint = 'realesrnet_c64b23g32_12x4_lr2e-4_1000k_df2k_ost_20210816-4ae3b5a4.pth'
img_path = 'tests/data/image/lq/baboon_x4.png'
editor = MMagicInferencer('real_esrgan', model_config=config, model_ckpt=checkpoint)
output = editor.infer(img=img_path,result_out_dir='output.png')

原图：

结果图：

模型训练也很简单，按照官方数据集df2k_ost的格式进行更改，并修改路径，数据集制作好之后直接执行下面的代码：

# cpu train
CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/train.py configs/real_esrgan/realesrgan_c64b23g32_4xb12-lr1e-4-400k_df2k-ost.py# single-gpu train
python tools/train.py configs/real_esrgan/realesrgan_c64b23g32_4xb12-lr1e-4-400k_df2k-ost.py# multi-gpu train
./tools/dist_train.sh configs/real_esrgan/realesrgan_c64b23g32_4xb12-lr1e-4-400k_df2k-ost.py 8

即可进行训练。