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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：许宁宁,郑凯,
单位：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；
关键词：多损失融合,谱归一化,图像超分辨率,
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。
来源：2020年第8期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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