典型文献
基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法
文献摘要：
目前,大多数基于学习的图像超分辨率研究通常采用预定的降质类型(比如双三次下采样)处理高分辨率图像,来产生成对的训练集.然而,真实图像往往存在未知的模糊和噪声,导致这些算法无法有效应用到真实场景中.为了实现真实图像的超分辨率重建,提出了一种基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法,所提出的算法分为域转换子网络和重建子网络两个部分.同时设计了深度特征提取模块,通过融合不同感受野所提取的图像特征来提升网络的性能.实验结果证明,相比于目前多数的图像超分辨率算法,本文算法能够实现真实降质图像(存在噪声、模糊等)的图像超分辨率,在主观效果和客观指标上均能获得更好的性能.
文献关键词：
真实图像超分辨率;域转换;生成对抗网络;无监督训练
中图分类号：
作者姓名：
赵志博;滕奇志;任超;何小海;翟森
作者机构：
四川大学电子信息学院,四川成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]赵志博;滕奇志;任超;何小海;翟森-.基于生成对抗网络的无监督图像超分辨率算法)[J].网络安全与数据治理,2022(01):55-62
A类：
真实图像超分辨率
B类：
生成对抗网络,超分辨率算法,预定,下采样,高分辨率图像,训练集,有效应用,真实场景,超分辨率重建,域转换,子网络,深度特征提取,取模,感受野,图像特征,客观指标,无监督训练
AB值：
0.180763
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