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基于球形矩匹配与特征判别的图像超分辨率重建
基于球形矩匹配与特征判别的图像超分辨率重建
作者:
李磊民
林静
黄玉清
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
生成对抗网络
图像超分辨率重建
高频特征
双判别器
模式崩溃
摘要:
由于网络训练不稳定,基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率重建存在模式崩溃的现象.针对此问题,提出了一种基于球形几何矩匹配与特征判别的球面双判别器超分辨率重建网络SDSRGAN,通过引入几何矩匹配与高频特征判别来改善网络训练的稳定性.首先,生成器对图像提取特征并通过上采样生成重建图像;接着,球面判别器将图像特征映射至高维球面空间,充分利用特征数据的高阶统计信息;然后,在传统判别器的基础上增加特征判别器,提取图像高频特征,重建特征高频分量和结构分量两方面;最后,对生成器与双判别器进行博弈训练,提高生成器重建图像质量.实验结果表明,所提算法能有效收敛,其网络能够稳定训练,峰值信噪比(PSNR)为31.28 dB,结构相似性(SSIM)为0.872,而与双三次差值、超分辨率残差网络(SRResNet)、加速的卷积神经网络超分辨率(FSRCNN)、基于GAN的单图像超分辨率(SRGAN)和增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)算法相比,所提算法的重建图像具有更加逼真的结构纹理细节.所提算法为基于GAN的图像超分辨率研究提供了球形矩匹配与特征判别的双判别方法,在实际应用中可行且有效.
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文献信息
篇名
基于球形矩匹配与特征判别的图像超分辨率重建
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
生成对抗网络
图像超分辨率重建
高频特征
双判别器
模式崩溃
年,卷(期)
2020,(8)
所属期刊栏目
虚拟现实与多媒体计算
研究方向
页码范围
2345-2350
页数
6页
分类号
TP391.41|TP389.1
字数
6062字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122142
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李磊民
西南科技大学信息工程学院
85
586
12.0
19.0
2
黄玉清
西南科技大学信息工程学院
109
732
14.0
20.0
3
林静
西南科技大学信息工程学院
4
8
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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节点文献
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同被引文献
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二级引证文献
(0)
1991(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2001(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2002(3)
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2020(0)
参考文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
生成对抗网络
图像超分辨率重建
高频特征
双判别器
模式崩溃
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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