SRCNN 读书笔记

文献名称：Dong C , Loy C C , He K , et al. Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution[J]. 2014.
文章内容：
本篇文章讲述的是深度学习在图像超分辨率重建问题的开山之作SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)。香港中文大学Dong等将卷积神经网络应用于单张图像超分辨率重建上。

上图为SRCNN算法的框架，SRCNN将深度学习与传统稀疏编码之间的关系作为依据，将3层网络划分为图像块提取(Patch extraction and representation)、非线性映射(Non-linear mapping)以及最终的重建(Reconstruction)。
第一层CNN：对输入图片的特征提取。（9 x 9 x 64卷积核）
第二层CNN：对第一层提取的特征的非线性映射（1 x 1 x 32卷积核）
第三层CNN：对映射后的特征进行重建，生成高分辨率图像（5 x 5 x 1卷积核）。
SRCNN的流程为：

1. 先将低分辨率图像使用双三次差值放大至目标尺寸（如放大至2倍、3倍、4倍），此时仍然称放大至目标尺寸后的图像为低分辨率图像(Low-resolution image)，即图中的输入(input)；
2. 将低分辨率图像输入三层卷积神经网络，（举例：在论文中的其中一实验相关设置，对YCrCb颜色空间中的Y通道进行重建，网络形式为(conv1+relu1)—(conv2+relu2)—(conv3)）第一层卷积：卷积核尺寸9×9(f1×f1)，卷积核数目64(n1)，输出64张特征图；第二层卷积：卷积核尺寸1×1(f2×f2)，卷积核数目32(n2)，输出32张特征图；第三层卷积：卷积核尺寸5×5(f3×f3)，卷积核数目1(n3)，输出1张特征图即为最终重建高分辨率图像。
   训练流程
3. 训练数据集：论文中某一实验采用91张自然图像作为训练数据集，对训练集中的图像先使用双三次差值缩小到低分辨率尺寸，再将其放大到目标放大尺寸，最后切割成诸多33×33图像块作为训练数据，作为标签数据的则为图像中心的21×21图像块（与卷积层细节设置相关）；
4. 损失函数：采用MSE函数作为卷积神经网络损失函数；
5. 卷积层细节设置：第一层卷积核9×9，得到特征图尺寸为(33-9)/1+1=25，第二层卷积核1×1，得到特征图尺寸不变，第三层卷积核5×5，得到特征图尺寸为(25-5)/1+1=21。训练时得到的尺寸为21×21，因此图像中心的21×21图像块作为标签数据。（卷积训练时不进行padding）
   实验结果
6. 全卷积网络：所用网络为全卷积网络，因此作为实际测试时，直接输入完整图像即可；
7. Padding：训练时得到的实际上是除去四周(33-21)/2=6像素外的图像，若直接采用训练时的设置（无padding），得到的图像最后会减少四周各6像素（如插值放大后输入512×512，输出500×500）。因此在测试时每一层卷积都进行了padding（卷积核尺寸为1×1的不需要进行padding）。这样保证插值放大后输入与输出尺寸的一致性。

评价指标
客观评价指标PSNR与SSIM：相比其他传统方法，SRCNN取得更好的重建效果。

PSNR: Peak Signal to Noise Ratio（峰值信噪比）

原始图像与其评估版本(噪声强度)之间图像(信号强度)可能的最大像素值与最大均方误差(MSE)的对数比率。PSNR 值越大，重建效果越好

主观效果：相比其他传统方法，SRCNN重建效果更具优势。