基于生成对抗网络的图像超分辨率研究

作者：程换新; 刘文翰^*

来源：电子测量技术, 2020, 43(14): 132-135.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1904062

• 生成对抗网络
• 图像超分辨率
• 深度学习
• ISRGAN
• TensorFlow

图像超分辨率作为图像处理的分支之一,近年来得到迅速发展。在数据传输过程中可采用低分辨率图像,从而能够节省带宽。生成对抗网络(GAN)是一种实现深度学习的算法,GAN的变体SRGAN可以很好地将低分辨率图像转化成高分辨率图像,但是生成的图片会模糊平滑、产生噪声、产生伪像。为此对超分辨率对抗生成网络的感知损失、对抗性损失、网络结构3个部分进行深入研究,并对分别其进行改进得到ISRGAN网络,利用该网络在TensorFlow框架下生成的图片效果优于SRGAN。

• 单位
  青岛科技大学; 电子工程学院