基于改进生成式对抗网络的图像超分辨率重建

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangold

【摘要】

：

目前图像超分辨率深度学习算法采用L2形式的像素差异损失函数,导致重建图像过度平滑,观感不够真实;采用的底层特征提取模块都是单一尺度的卷积核,造成了细节丢失。为改善重建图像质量,改进生成式对抗网络,在感知损失函数的基础上设计L1形式的SSIM(结构相似性)损失函数。加入3种不同尺度的卷积核,去除批规范化层,加入上采样层。通过实验验证,该模型在DIV2K数据集上相比SRGAN模型平均提高了1.12 d

【作者】

：

米恒贾振堂

【机构】

：

上海电力大学电子与信息工程学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

图像超分辨率深度学习生成式对抗网络 Image super resolutionDeep learningGenerative adversarial ne

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年项目(61401269)

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