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Fast and Accurate Image Super-Resolution with Deep Laplacian Pyramid Networks

双三次插值 计算机科学 人工智能 棱锥(几何) 水准点(测量) 卷积神经网络 特征(语言学) 图像分辨率 插值(计算机图形学) 深度学习 模式识别(心理学) 图像质量 计算机视觉 图像(数学) 数学 线性插值 哲学 几何学 语言学 地理 大地测量学
作者
Wei‐Sheng Lai,Jia‐Bin Huang,Narendra Ahuja,Ming–Hsuan Yang
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:41 (11): 2599-2613 被引量:566
标识
DOI:10.1109/tpami.2018.2865304
摘要

Convolutional neural networks have recently demonstrated high-quality reconstruction for single image super-resolution. However, existing methods often require a large number of network parameters and entail heavy computational loads at runtime for generating high-accuracy super-resolution results. In this paper, we propose the deep Laplacian Pyramid Super-Resolution Network for fast and accurate image super-resolution. The proposed network progressively reconstructs the sub-band residuals of high-resolution images at multiple pyramid levels. In contrast to existing methods that involve the bicubic interpolation for pre-processing (which results in large feature maps), the proposed method directly extracts features from the low-resolution input space and thereby entails low computational loads. We train the proposed network with deep supervision using the robust Charbonnier loss functions and achieve high-quality image reconstruction. Furthermore, we utilize the recursive layers to share parameters across as well as within pyramid levels, and thus drastically reduce the number of parameters. Extensive quantitative and qualitative evaluations on benchmark datasets show that the proposed algorithm performs favorably against the state-of-the-art methods in terms of run-time and image quality.
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