针对真实图像退化的盲图像超分辨率BSRGAN复现

本项目展示了BSRGAN用于训练数据的退化模型，而退化模型也是BSRGAN成功的关键提供了BSRGAN的paddle模型权重，不需要训练即可体验针对真实图像退化的盲超分辨率重建模型

AI Studio

2527人浏览 · 2022-08-08 20:40:22

AI Studio · 2022-08-08 20:40:22 发布

1. 项目背景

超分辨率模型大家应该都不会陌生，从董超老师等人2014年发表的深度学习做超分的模型SRCNN已经有8年了，期间有许多优秀的作品发表。本项目讲解的是张凯老师(超分与降噪方向知名DnCNN、IRCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、USRNet、DPIR等极具影响力文章的作者)等人在ICCV2021上发表的论文《Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution》
该论文提出的超分辨率模型BSRGAN，目的是想构建一个能够实际应用的超分模型，作者选择对图像退化方式进行创新，手工设计了尽量能模拟真实世界中图像退化的退化模型，应用该退化模型处理高分辨率数据以生成成对的数据进行训练
本项目复现了手工设计的退化模型以及超分模型，将pytorch训练好的BSRGAN权重转为paddle的权重，超分辨率的效果如下：

真实低分辨率图像	BSRGAN超分辨率

效果是不是挺好的？来看看这是怎么做到的吧！

2. BSRGAN解读

注：这部分内容参考
- 论文作者张凯老师本人的解读：一种手工设计的广义盲图像超分退化模型
- BSRGAN超分辨网络
- 业界首个针对广义盲图像超分的人工设计退化模型

2.1 BSRGAN论文出发点

通常图像退化模型的定义公式为：
$\otimes k)\downarrow_s + n$
其中， $k$ 为模糊核， $\downarrow_s$ 代表下采样，而 $n$ 则是表示噪声。近年来已经有很多学者意识到图像退化模型对超分辨率的重要性，涌现出基于更广泛的退化模型的盲超分辨方法、基于不成对数据的超分辨方法、以及基于相机采集的成对训练数据的超分辨方法，但是现有的方法大多只针对某一特定退化类型的图像有效
因此，文章的出发点是如何设计一个模型能够处理范围更广的退化呢？

2.2 解决思路

解决的思路依然是从图像退化模型的公式出发，围绕着上述退化模型的3个因子： $k$ 、 $\downarrow_s$ 、 $n$ ，随机安排各因子的执行顺序，同时，每个因子又有不同的方法（例如： $\downarrow_s$ 可以采用以下任一种方式：双三次、最近邻、双线性等等），可以从这些方法中为每个因子随机选取一种组成更广义的退化模型

2.3 退化模型

退化模型如下图所示：

在这里插入图片描述

实现的步骤如下：
- 将模糊，降采样和噪声复杂化（实用化）。模糊：采用两种模糊，分别是各向同性高斯模糊和各向异性高斯模糊；降采样：nearest、bilinear、bicubic以及up-down scaling；噪声：3D高斯噪声、JPEG噪声、相机噪声。
- 随机打乱模糊，降采样和噪声的顺序

2.4 超分网络

超分模型并不是BSRGAN的核心，现有的超分辨率模型均可以作为训练退化模型生成的图像的选择。
选择了ESRGAN作为基线模型，并做了几点改动:
- 由于本文的目的是：在未知退化前提下，解决更广义的盲图像超分。训练数据方面采用DIV2K、Flickr2K、WED以及源自FFHQ的2000人脸图
- 采用了更大的图像块72×72
- 损失方面采用了L1、VGG感知、PatchGAN三个损失的组合，组合系数1,1,0.1
在训练超参方面，优化器为Adam，batch=48，固定学习率1e-5，整个训练在4块V100上大约花费10天

3. 手工设计的退化模型复现

退化模型相关代码已经用paddle复现了，放在BSRGAN/utils/utils_blindsr.py文件中，接近800行，所以不在notebook中展示，感兴趣自行查看源码
本项目这部分展示如何使用退化模型，将高分辨率生成低分辨率图像

%cd /home/aistudio/BSRGAN/

/home/aistudio/BSRGAN

from utils.utils_blindsr import *
import os

imgPath = r"../work/GT/TJ.jpg" # 高分辨率图像，同济大学樱花
save_dir = r"../work/LQ" # 保存图像的文件夹
if not os.path.isdir(save_dir):
    os.mkdir(save_dir)

img = imread_uint(imgPath, 3) 
img = uint2single(img)
sf = 4 #尺度
    
for i in range(10):
    img_lq, img_hq = degradation_bsrgan(img, sf=sf, lq_patchsize=72)
    print(i)
    lq_nearest =  cv2.resize(single2uint(img_lq), (int(sf*img_lq.shape[1]), int(sf*img_lq.shape[0])), interpolation=0)
    img_concat = np.concatenate([lq_nearest, single2uint(img_hq)], axis=1)
    imsave(img_concat, os.path.join(save_dir,str(i)+'.png'))

# 展示部分结果，左边为低分辨率图像，右边是高分辨率图像
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from PIL import Image

imgPath = r"../work/LQ/9.png"
img = Image.open(imgPath)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.imshow(img)
plt.axis("off")
plt.show()

在这里插入图片描述

4. 直接体验BSRGAN

由于训练十分消耗时间，4张V100训练10天才行，所以本项目就不复现和训练有关的代码了，提供转换的权重，直接体验BSRGAN，感受真实世界低分辨率图像超分重建的快感

import os
import os.path
import logging
import paddle
import numpy as np
import cv2

from utils import utils_logger
from utils import utils_image as util
from models.network_rrdbnet import RRDBNet as net

 def bsrgan_predictor(model_path, L_path):
    save_results = True
    sf = 4
    utils_logger.logger_info('blind_sr_log', log_path='blind_sr_log.log')
    logger = logging.getLogger('blind_sr_log')
    # --------------------------------
    # define network and load model
    # --------------------------------
    model = net(in_nc=3, out_nc=3, nf=64, nb=23, gc=32, scale=sf)  # define network

    model.set_state_dict(paddle.load(model_path))
    model.eval()
    testset_L = os.path.basename(L_path)
    testsets = os.path.dirname(L_path)

    E_path = os.path.join(testsets, testset_L+'_results_x'+str(sf))
    util.mkdir(E_path)

    logger.info('{:>16s} : {:s}'.format('Input Path', L_path))
    logger.info('{:>16s} : {:s}'.format('Output Path', E_path))
    idx = 0
    model_name = os.path.basename(model_path)
    for img in util.get_image_paths(L_path):

        # --------------------------------
        # (1) img_L
        # --------------------------------
        idx += 1
        img_name, ext = os.path.splitext(os.path.basename(img))
        logger.info('{:->4d} --> {:<s} --> x{:<d}--> {:<s}'.format(idx, model_name, sf, img_name+ext))

        img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

        h_input, w_input = img.shape[0:2]
# img: numpy
        img = img.astype(np.float32)
        if np.max(img) > 256:  # 16-bit image
            max_range = 65535
            print('\tInput is a 16-bit image')
        else:
            max_range = 255
        img = img / max_range

        if len(img.shape) == 2:  # gray image
            img_mode = 'L'
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
        else:
            img_mode = 'RGB'
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        img = img.astype(np.float32)
        img = paddle.Tensor(np.transpose(img, (2, 0, 1)))
        img = img.unsqueeze(0)

        # ------------------- process image (without the alpha channel) ------------------- #
        with paddle.no_grad():
            output = model(img)
        output_img = output.squeeze().numpy().clip(0, 1)
        output_img = np.transpose(output_img[[2, 1, 0], :, :], (1, 2, 0))

        if img_mode == 'L':
            output_img = cv2.cvtColor(output_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            # ------------------------------ return ------------------------------ #
        if max_range == 65535:  # 16-bit image
            output_img = (output_img * 65535.0).round().astype(np.uint16)
            output_img = cv2.cvtColor(output_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        else:
            output_img = (output_img * 255.0).round().astype(np.uint8)
            output_img = cv2.cvtColor(output_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        if save_results:
            util.imsave(output_img, os.path.join(E_path, img_name+'_'+model_name+'.png'))

指定低分辨率图像所在文件夹，以及BSRGAN权重所在路径，即可以预测
预测图像保存在低分辨率图像所在文件夹的同一根目录下

# 若想预测自己的低分辨率图像，修改img_dir即可
img_dir = r"./testsets/RealSRSet" # 待预测的低分辨率图像所在文件夹
model_path = r"./model_zoo/BSRGAN.pdparams"

bsrgan_predictor(model_path, img_dir)

# 可视化展示结果
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from PIL import Image

lq_path = r"./testsets/RealSRSet/frog.png"
sr_path = r"./testsets/RealSRSet_results_x4/frog_BSRGAN.pdparams.png"
SR = Image.open(sr_path)
LQ = Image.open(lq_path)

plt.figure(figsize=(15,10))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(LQ)
plt.title('LQ')
plt.axis('off')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(SR)
plt.title('SR')
plt.axis('off')
plt.show()