论文摘要
提出一种可用于改进图像超分辨率重建质量的双判别器超分辨率重建网络（DDSRRN）。该网络在生成式对抗网络（GAN）的基础上增加一个判别器,将Kullback-Leibler（KL）和反向KL散度组合成一个统一的目标函数来训练两个判别器,利用这两种散度的互补统计特性,能在多模式下分散预估计密度,从而避免重建过程中网络模型的崩溃问题,提高模型训练的稳定性。针对模型损失函数的设计部分,首先使用Charbonnier损失函数来构建内容损失,利用网络中间层的特征信息来设计感知损失和风格损失,最后为缩减图像重建时间,在网络结构中引入反卷积来完成图像重建操作。实验结果表明本文方法在主观视觉上具有丰富的细节,获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,网络泛化能力好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 袁飘逸,张亚萍
关键词: 图像处理,生成式对抗网络,图像超分辨率重建,卷积神经网络,散度
来源: 激光与光电子学进展 2019年23期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 云南师范大学信息学院
基金: 国家自然科学基金(61262070,61462097),云南省万人计划青年拔尖人才项目
分类号: TP391.41;TP183
页码: 148-157
总页数: 10
文件大小: 1430K
下载量: 292
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标签：图像处理论文; 生成式对抗网络论文; 图像超分辨率重建论文; 卷积神经网络论文; 散度论文;