基于多损失融合与谱归一化的图像超分辨率方法
Multi-loss ensemble and spectral normalization for image super-resolution
华东师范大学 计算机科学与软件工程学院 计算中心, 上海 200062
摘要
图像超分辨率重建研究存在结果客观衡量指标不断变优，但是视觉感知质量依旧平滑的问题。同时，应用生成对抗网络的超分辨率模型中的鉴别器（discriminator）设计存在一个普遍的问题，即训练不稳定问题。针对以上问题作出两点改进：提出多损失融合的方法，寻求一种在PSNR指标与感知质量之间的平衡，通过将均方误差损失、感知损失、风格损失与对抗损失进行融合的方法，在提高PSNR值的同时，改善图像视觉质量；在基于生成对抗网络的超分辨率模型的鉴别器设计中引入谱归一化（spectral normalization），以实现更稳定有效的训练。结果显示，改进后的方法得到了更高的PSNR指标与更逼真的视觉感知质量，并进一步表明感知质量对于超分辨率重建的重要性。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0095
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2531-2535
文章编号: 1001-3695(2020)08-062-2531-05
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
许宁宁, 郑凯. 基于多损失融合与谱归一化的图像超分辨率方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2531-2535. (Xu Ningning, Zheng Kai. Multi-loss ensemble and spectral normalization for image super-resolution [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2531-2535. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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