【摘 要】
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SRGAN是基于深度学习的图像超分辨率的典型方法,重建效果较好,但该算法还存在一些缺陷,在提高图像质量和运行速度上仍然有较大提升空间.本文在SRGAN网络模型的基础上提出了一个优化模型.因为批量归一化(BN)层在超分辨图像重建中常常会忽略一些图像的细节,同时增加网络的复杂度,所以在SRGAN的生成器中去除了BN层,并引入ECA通道注意力,使每个残差块生成特征图获得相应的权重,以便处理更多的图像细节.经过公开数据集的训练和对比实验,结果表明提出的改进模型相比于对比模型,重建图像的细节恢复更丰富,视觉效果更好
【机 构】
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宁夏大学信息工程学院,宁夏银川750021
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SRGAN是基于深度学习的图像超分辨率的典型方法,重建效果较好,但该算法还存在一些缺陷,在提高图像质量和运行速度上仍然有较大提升空间.本文在SRGAN网络模型的基础上提出了一个优化模型.因为批量归一化(BN)层在超分辨图像重建中常常会忽略一些图像的细节,同时增加网络的复杂度,所以在SRGAN的生成器中去除了BN层,并引入ECA通道注意力,使每个残差块生成特征图获得相应的权重,以便处理更多的图像细节.经过公开数据集的训练和对比实验,结果表明提出的改进模型相比于对比模型,重建图像的细节恢复更丰富,视觉效果更好,峰值信噪比和结构相似性表现更佳,模型总参数量更少.
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