摘要：https://github.com/cszn/SRMD https://github.com/2wins/SRMD-pytorch 创新点： 1. 设计了一个非盲单一 CNN 网络SRMD，针对多个退化模型， 模型的输入除了LR图，还有 degration map(blur kernel, noise level) 2. 提出了维度伸展策略，使LR图像、blur kernel、noise lev... 阅读全文

摘要：创新点： 设计了两个SR模型，分别处理 上采样复杂度(upscaling difficulty) 不同的图像块，达到质量和速度的平衡 思路： 1. 如何衡量图像块的上采样复杂度： total variation(TV) metric: TV越大，重建越困难 Fig3: TV越大，PSNR越小， 重建质量越不好 Fig4: TV越大，不同模型重建的PSNR差值越小 => 对于TV较大的... 阅读全文

摘要：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/90634994 阅读全文

摘要：论文的主要贡献： 1. 使用 cGAN 训练端到端网络 2. 构建新的损失函数，生成更逼真的清晰图像并去除伪影 3. 合成了一个包含室内和室外图像的模糊数据集 一、网络结构 生成器&判别器： 网络参数： 二、损失函数 朦胧图像 清晰图像 1. 对抗损失 2. 感知函数（使用VGG features） 阅读全文

摘要：创新点： 1. 使用语义映射（semantic maps ）来指导SR域中不同区域的纹理恢复 2. 利用概率图（ probability maps ）来捕捉精细的纹理区别而不是简单的图像片段（simple image segments） Related work: 使用感知损失和对抗损失生成的图像极 阅读全文