为什么waifu2x可以做到无损放大图片呢?这是因为waifu2x使用了名为SRCNN的卷积算法。

传统意义上来说，图像超分辨率问题研究的是在输入一张低分辨率图像时(LR)，如何得到一张高分辨率图像(HR)。

传统的图像插值算法可以在某种程度上获得这种效果，比如邻插值、双线插值和双三次插值等，但是这些算法获得的高分辨率图像效果并不理想。

SRCNN是首个使用CNN结构的端到端的超分辨率算法，它将整个算法流程用深度学的方法实现了，并且效果比传统多模块集成的方法好。

SRCNN流程如下:首先输入预处理。对输入的低分辨率LR图像使用bicubic算法进行放大，放大为目标尺寸。

那么接下来算法的目标就是将输入的比较模糊的LR图像，经过卷积网络的处理，得到超分辨率SR的图像，使它尽可能与原图的高分辨率HR图像相似。

与Bicubic、SC、NE+LLE、KK、ANR、A+这些超分算法相比，SRCNN在大部分指标上都表现最好。

复原速度也在前列，且RGB通道联合训练效果。

关键词： waifu2x SRCNN 卷积算法