AI驱动的超分辨技术落地实践

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于AI的超分辨技术在图像恢复和图像增强领域呈现出广阔的应用前景，受到了学术界和工业界的关注和重视。但是，在RTC视频领域中，很多AI算法并不能满足实际场景下的应用需求。

超分辨技术的提出

超分辨这一概念最早是在20世纪60年代由Harris和Goodman提出的，是指从低分辨率图像，通过某种算法或模型生成高分辨图像的技术，并且尽可能地恢复出更多细节信息，也称为频谱外推法。但是在研究初期，频谱外推法只是用于一些假设条件下的仿真，并没有得到广泛的认可;直到单张图像的超分辨方法提出后，超分辨技术才开始得到广泛的研究和应用。目前，它已经成为图像增强乃至计算机视觉领域的重要研究方向。

超分辨技术的分类

单张图像的超分辨方法根据原理不同，可以分为基于插值、基于重构和基于学习的方法。前面两种方法分别由于算法原理简单以及应用场景受限，在实际场景中的超分辨效果并不理想;基于学习的方法，是实际效果最好的超分辨方法，其核心包括两个部分：算法模型的建立，以及训练集的选取。根据算法模型和训练集，基于学习的方法又可以分为传统学习方法和深度学习方法。一般来说，传统学习方法的算法模型比较简单，训练集也比较小。深度学习方法一般是指采用大量数据训练的卷积神经网络方法，也是目前学术界研究的热点。因此接下来我将重点介绍基于深度学习的超分辨方法的发展过程。……