基于多损失融合与谱归一化的图像超分辨率方法

作     者：许宁宁 郑凯 Xu Ningning;Zheng Kai

作者机构：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 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2020年第37卷第8期

页      面：2531-2535页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：多损失融合 谱归一化 图像超分辨率 

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。