基于注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建方法
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Image Super-Resolution Reconstruction Method Based on Attentive Generative Adversarial Network
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    摘要:

    针对现有基于深度学习的图像超分辨率重建方法,其对细节纹理恢复过程中容易产生伪纹理,并且没有充分利用原始低分辨率图像丰富的局部特征层信息的问题,提出一种基于注意力生成对抗网络的超分辨率重建方法.该方法中生成器部分是通过注意力递归网络构成,其网络中还引入了密集残差块结构.首先,生成器利用自编码结构提取图像局部特征层信息,并提升分辨率;然后,通过判别器进行图像修正,最终将图像重建为高分辨率图像.实验结果表明,在多种面向峰值信噪比超分辨率评价方法的网络中,所设计的网络表现出了稳定的训练性能,改善了图像的视觉质量,同时具有较强的鲁棒性.

    Abstract:

    The existing image super-resolution reconstruction method based on deep learning is easy to generate pseudo texture, and the rich local feature layer information in the original low-resolution image is not fully utilized. In order to improve image quality, a super-resolution reconstruction method based on attentive generative adversarial is proposed. The generator part of the method is constructed by attention recursive network, and a dense residual block structure is also introduced in the network. First, the generator extracts the local feature layer information of the image by using the self-encoding structure to improve the resolution. Then, the image is corrected by the discriminator. Finally, the image is reconstructed into a high-resolution image. In a variety of networks for peak signal-to-noise ratio super-resolution evaluation methods, the experimental results show that the designed network exhibits stable training performance, improves the visual quality of the image, and has strong robustness.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

丁明航,邓然然,邵恒.基于注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建方法.计算机系统应用,2020,29(2):205-211

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  • 收稿日期:2019-07-13
  • 最后修改日期:2019-08-20
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  • 在线发布日期: 2020-01-16
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