基于生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

作者：刘郭琦; 刘进锋^*; 朱东辉

来源：液晶与显示, 2021, 36(12): 1720-1727.

• 超分辨率图像重建
• 生成对抗网络
• 通道注意力
• 残差网络
• 批量归一化

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。