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基于反馈生成对抗网络的单图像超分辨率重建

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针对现有图像超分辨率重建方法中高频图像信息不丰富的问题,提出一种基于反馈和注意机制的单图像重建生成对抗网络(GFSRGAN).采用反馈网络作为生成器,通过反馈连接逐步生成高分辨率图像;提出一种具有注意机制的反馈块,其能在处理反馈流的同时,自适应地选择有用的特征信息;利用相对平均最小二乘GAN(RaLSGAN)损失引导模型获得更真实的图像.实验结果表明,与现有基于GAN的超分辨方法相比,该方法重建出的图像纹理更加逼真自然.
Single image super-resolution reconstruction based on feedback generative adversarial network

王永强、李雪、范迎迎、钱育蓉

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新疆大学 信息科学与工程学院,新疆 乌鲁木齐 830046

新疆大学 新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830046

新疆大学 软件工程重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830046

新疆大学 软件学院,新疆 乌鲁木齐 830046

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单图像超分辨率重建 反馈机制 生成对抗网络 注意力机制 深度学习

国家自然科学基金自治区研究生创新基金智能多模态信息处理团队基金国家自然科学基金联合重点基金自治区科技厅国际合作基金

61966035XJ2019G069XJEDU2017T002U18032612020E01023

2022

10.16208/j.issn1000-7024.2022.07.028

计算机工程与设计
中国航天科工集团二院706所

计算机工程与设计

CSTPCD北大核心
影响因子：0.617
ISSN：1000-7024
年,卷(期)：2022.43(7)
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