【摘 要】
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目前,大多数基于学习的图像超分辨率研究通常采用预定的降质类型(比如双三次下采样)处理高分辨率图像,来产生成对的训练集.然而,真实图像往往存在未知的模糊和噪声,导致这些算法无法有效应用到真实场景中.为了实现真实图像的超分辨率重建,提出了一种基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法,所提出的算法分为域转换子网络和重建子网络两个部分.同时设计了深度特征提取模块,通过融合不同感受野所提取的图像特征来提升网络的性能.实验结果证明,相比于目前多数的图像超分辨率算法,本文算法能够实现真实降质图像(存在噪声、模糊等)的图
【机 构】
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四川大学电子信息学院,四川成都610065
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目前,大多数基于学习的图像超分辨率研究通常采用预定的降质类型(比如双三次下采样)处理高分辨率图像,来产生成对的训练集.然而,真实图像往往存在未知的模糊和噪声,导致这些算法无法有效应用到真实场景中.为了实现真实图像的超分辨率重建,提出了一种基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法,所提出的算法分为域转换子网络和重建子网络两个部分.同时设计了深度特征提取模块,通过融合不同感受野所提取的图像特征来提升网络的性能.实验结果证明,相比于目前多数的图像超分辨率算法,本文算法能够实现真实降质图像(存在噪声、模糊等)的图像超分辨率,在主观效果和客观指标上均能获得更好的性能.
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