基于改进生成对抗网络的单图超分辨率重建

作     者：么天舜 马晓轩 Yao Tianshun;Ma Xiaoxuan

作者机构：北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2022年第39卷第12期

页      面：227-233,240页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFE0102300-08) 国家自然科学基金项目(61402032) 

主　　题：超分辨率 生成对抗网络 残差块 Wasserstein距离 GELU 

摘      要：针对目前通过超分辨率技术重建后图像的质量不高、纹理细节模糊、网络训练不稳定等问题,提出一种基于改进生成对抗网络的单图超分辨率重建算法。该算法以生成对抗网络为基础,采用多尺度卷积层和GELU(Gaussian Error Linear Units)激活函数对生成网络中的残差块进行优化,提高网络泛化能力;利用Wasserstein距离和Huber损失对损失函数进行优化,增强网络训练的稳定性;减少判别网络中的批规范化层,优化网络结构。实验结果表明:在Set5等数据集上,该算法重建后的图像在客观评价指标和主观视觉效果上均优于其他经典算法。