資料介紹
針對(duì)傳統(tǒng)圖像超分辨率重建算法存在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難與生成圖像存在偽影的冋題,提岀一種利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建算法。去除生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的批量歸一化層降低計(jì)算復(fù)雜度,將其中的殘差塊替換為密集殘差塊構(gòu)成生成網(wǎng)絡(luò),使用ⅴGG19網(wǎng)絡(luò)作為判別網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)框架,以全局平均池化代替全連接層防止過擬合,引入紋理損失函數(shù)、感知損失函數(shù)、對(duì)抗損失函數(shù)和內(nèi)容損失函數(shù)構(gòu)成生成器的總目標(biāo)函數(shù),利用紋理損失增強(qiáng)局部信息匹配度,采用激活層前的特征信息計(jì)算感知損失獲取更多細(xì)草特征,使用wGAN-GP理論優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型的對(duì)抗損失加速收斂,運(yùn)用內(nèi)容損失提升圖像低頻信息的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法重建圖像的平均峰值信噪比為27.97dB,平均結(jié)構(gòu)相似性為0777,與 SRGAN和EDSR等算法相比,其在未延長(zhǎng)較多運(yùn)行時(shí)間的情況下,重建結(jié)果的紋理細(xì)節(jié)更清晰且亮度信息更準(zhǔn)確,更符合視覺感官評(píng)價(jià)要求。
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