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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于改进生成对抗网络的图像超分辨率方法，属于图像处理领域。获取高分辨图像数据集，将数据集分为训练集和测试集；把高分辨率图像训练集进行双三次下采样得到低分辨图像数据集；在ESRGAN的生成器模块中使用RFB模块和残差块，在ESRGAN鉴别器模块中，使用U‑net判别器代替相对判别器；在损失函数中引入LPIPS感知损失和L1损失改进GAN网络的生成损失函数。将训练集中的低分辨率图像输入到生成器G中训练，输出重建的超分辨率图像；将生成器G的输出结果和原始高分辨率图像一起输入到U‑net判别器DU中。本发明可以有效地提高超分辨图像的质量，降低图像中的伪影和不真实的细节。
主权项：1.一种基于改进生成对抗网络的图像超分辨率方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：获取高分辨率图像数据集，采用双三次插值的方法下采样，获得相应的低分辨率图像，并随机将其分成训练集和测试集；S2：在ESRGAN的生成器模块中使用RFBReceptiveFieldBlock模块和残差块，在ESRGAN鉴别器模块中，使用U-net判别器代替相对判别器；S3：在损失函数中引入LPIPS感知损失和L1损失改进GAN网络的的生成损失函数；S4：将训练集中的低分辨率图像输入到生成器G中训练，输出重建的超分辨率图像；S5：将生成器G的输出结果和原始高分辨率图像一起输入到U-net判别器DU中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于改进生成对抗网络的图像超分辨率方法
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