基于SRCGAN的超分辨率图像重建算法研究

• 作者: 李劲华 毕玉萍 赵俊莉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 生成式对抗网络 超分辨率 条件生成对抗网络 图像处理
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 148-152
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.07.024

摘要

针对已有的方法存在超分辨率性能差和效率低等问题,提出一种新的基于生成式对抗网络的图像超分辨率算法.该方法融合条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,CGAN)的类标签作为生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的输入,并训练GAN结构,从而实现图像的重建.在MNIST数据集和车牌数据集上进行对比实验,结果表明重建图像的准确率从原来的68.22％提升到80.23％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李劲华	青岛大学数据科学与软件工程学院	32	115	6.0	9.0
2	毕玉萍	青岛大学数据科学与软件工程学院	1	0	0.0	0.0
3	赵俊莉	青岛大学数据科学与软件工程学院	13	41	2.0	6.0