随着超高清显示的兴起，特别是4K/8K电视的大量上市，Super-Resolution（SR，超分辨率）一词，在各个电商平台和各大卖场，被频频提起。但是究竟什么是超分算法，它的应用场景有哪些，算法具体怎样实现以及如何做到电视芯片里面去的呢？

这半年来，因为工作需要，我研究了大量超分辨率算法相关的论文，包括算法和硬件实现架构方面的内容。后面的一段时间内，我将以连载的方式，介绍我对超分辨率算法以及其硬件实现的理解，内容会由浅入深，欢迎大家与我进行讨论，对内容进行指正。

为什么需要超分辨率算法？

随着分辨率越做越大，图像处理技术的演进速度越来越快，人们对于图像的质量要求也越来越高。作为评价图像质量的重要指标的分辨率，成为人们研究如何提高图像质量的切入点。

图像分辨率是指图像中所存储的信息量，图像的分辨率越高，单位面积的像素点越多，包含的信息越多，图像越清晰。

超分辨率算法是什么？

超分辨率重建是通过对低分辨率图像进行不同算法处理，重建出一张高分辨率图像的过程。

超分辨率算法用在哪里？

医学领域：将超分辨率重建技术应用于医学诊断中，提高CT影像、核磁共振影像、X射线影像等的图像质量，从而提高对于病变位置检测的准确性，减少漏诊、误诊的几率。

电视领域：由于目前大多数电视节目源都是普通数字电视（DTV）的，而节目是以以高清晰度的数字电视（HD/UHD TV）播出，超分辨率重建技术可以实现DTV信号向与HD/UHD TV接收器相匹配的信号转化的目标，使节目的兼容性得以提高。

军事领域：超分辨率重建技术应用于军事侦察领域，有利于更加快速和准确的发现和识别目标，实现目标高精度、高准确度的探测与侦察，发挥现有图像的应用价值，使其在军事领域有更显著的应用效果。

卫星搜索领域：卫星领域的超分辨率重建技术的应用可以增加卫星图像的分辨率，更加快速和准确的发现和锁定识别目标。在类似马航事件中，可以快速的发现和锁定搜救目标，拯救受害人员的人身生命财产。

监控侦查领域：利用超分辨率重建技术对在犯罪现场，肇事现场等地采集的图像中感兴趣的部分进行缩放，如肇事车辆的牌照、犯罪分子的脸部等，可以更加快速的找到线索，解决案件。

超分辨率算法研究途径有哪些？

目前人们对超分辨率技术的研究主要从两种途径进行：软件方面研究和硬件水平的提升。

软件算法不仅可以提高图像的分辨率，且成本耗费较低，实现方便。但是超分辨率算法一般比较复杂，无法满足实时性要求。

提高硬件水平主要包含两种方式：一种是缩小传感器的尺寸，其思路为增加单位面积的传感器数量，以达到增加单位面积像素点，提高分辨率的目的。

另一种方式是增加芯片的尺寸，使芯片上的传感器个数增加，从而达到提高分辨率的目的。

目前的超分辨率算法主要有哪几类？

目前单幅图像的超分辨率算法主要分为三类：基于插值的算法、基于重建的方法、基于学习的算法。

• 基于插值的算法，该方法对低分辨率图像进行插值产生高分辨率图像，特点是计算量小，但是该方法不能利用图像的先验知识和高频信息，并且低分辨率图像的质量对算法的重建结果有很大的影响。
• 基于重建的方法，在图像先验知识的基础上，根据图像的特征，设置一些约束条件，得到在这个约束条件下优化的解，即高分辨率图像。
• 基于学习的方法，利用构造的图像集的信息对先验知识进行估计，改进了其他方法的先验信息不足的缺点。

今日小结

今天主要介绍了什么是超分算法，它的应用场景有哪些，算法具体怎样实现等内容。那么基于插值、重建和学习的方法，它们是怎样一步一步向前发展，且具体是怎么实现的，请继续关注后面的内容。