Abstract
尽管现有的图像深度学习超分辨率（SR）方法在标准数据集上取得了有希望的性能，但是当低分辨率（LR）输入的退化未在训练中覆盖时，它们仍然会遭受严重的性能下降。
为了解决这个问题，我们提出了一种创新的无监督方法：通过退化自适应回归学习校正滤波器，用于盲目单图像超分辨率。
我们的方法高度受到广义采样理论的启发，旨在增强现有SR方法在已知退化上的训练强度，并适应未知的复杂退化，以产生改进的结果。
具体而言，我们首先通过GAN以无监督的方式学习内部分布，对每个局部图像区域进行退化估计。
我们不是假设退化在整个图像上空间不变，而是通过一种新的线性组合像素退化自适应回归模块（DARM）以空间变化的方式学习校正滤波器，将退化调整为已知退化。
DARM 轻量且易于在多个预定义滤波器基础上进行优化。在合成和真实世界数据集上的大量实验验证了我们方法的有效性，无论是定性还是定量。
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