科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
现有的图像超分辨率重建方法都较少考虑真实低分辨率图像中包含的噪声信息，因此会影响图像的重建质量．受真实图像去噪算法的启发，本文引入一个噪声分布收集网络来收集低分辨率图像的噪声分布信息，并采用生成对抗网络的模型设计，提高含噪声图像的重建质量．噪声分布信息会分别输入到超分辨率重建网络和判别网络，在重建过程中去除噪声的同时保证有用高频信息的恢复，另外由于判别网络的能力对整个模型的性能有着重要影响，选择使用U-Net网络来获得更好的梯度信息反馈．与经典图像超分辨率重建算法的对比以及消融实验表明，使用噪声收集网络和U-Net判别网络后，本文模型在噪声低分辨率图像重建任务中获得了更好的性能．
- 单位
