增强壁画图像艺术性的超分辨率重建

• 作者: 曹建芳 张自邦 赵爱迪
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 关键词: 超分辨率重建 生成对抗网络 迁移学习 批标准化 壁画图像优化
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术|Mulitimedia Technology
• 页码范围: 2291-2298
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.08.027

摘要

针对现有壁画图像中分辨率低、图像细节粗糙导致壁画图像艺术价值降低等问题,提出一种增强艺术性壁画图像的超分辨率重建算法优化壁画图像.以生成对抗网络为框架,使用生成网络输出重建的高分辨率图像,在判别网络中提取壁画图像的特征,用于判断生成网络的输出是否为真实高分辨率壁画图像.采用迁移学习思想、去除批标准化、将网络模型分阶段构建的方法实现更好的壁画图像优化.与现有几种图像超分辨率算法对比,在客观实验指标上PSNR值平均提高了1.2 dB-3.3 dB,SSIM值增加了0.04-0.13;在主观评分方面也优于其它算法,验证了该算法在壁画图像的超分辨率重建上具有有效性和卓越型.