基于特定深度内部学习网络提高"不理想"图像分辨率

现有基于深度学习的图像分辨率提升方法中需耗费大量时间训练,且受限于特定的训练数据等问题。本文引入“零射击”超分辨率概念,可以重复利用已有照片、噪声图像、生物数据以及获取过程未知或非理想的其他图像的相关内部信息,以提高其分辨率。在测试阶段训练一个小的图像特定卷积神经网络,仅需对从输入图像本身提取的示例进行训练；然后通过单个图像内部信息再现,进一步利用图像内部相关信息,以增强图像分辨率。实验结果表明,本文算法可以加快训练速度且不需要标准训练集,图像分辨率优于现有基于卷积神经网络的超分辨率方法,以及已有的无监督超分辨率方法。