【摘 要】
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在广电超高清(4K、8K)产业发展的背景下,以深度学习为代表的人工智能技术在图像超分辨率领域发展迅速。我们以对抗生成超分辨率网络(SRGAN)为基础,结合语义分割概率图和迭代
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在广电超高清(4K、8K)产业发展的背景下,以深度学习为代表的人工智能技术在图像超分辨率领域发展迅速。我们以对抗生成超分辨率网络(SRGAN)为基础,结合语义分割概率图和迭代校验内核(IKC)技术,提出了新颖的图像超分辨率生成模型。此模型可根据应用需求对图像中的目标物体进行识别,并使生成的超高清图像纹理更加真实。为此,我们以广电媒资大数据为基础制作了IFTV(Images From TV)数据集,用以对广电常见应用场景(如人脸或文字较多的场景)进行优化训练,使该模型能够在多个场景中达到令人满意的图像超分辨
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