【摘 要】
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本文提出了一种可用于改进图像超分辨率重建质量的双判别器超分辨率重建网络DDSRRN,通过在GAN的基础上增加一个判别器,将Kullback-Leibler(KL)和反向KL散度组合成一个统一的
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本文提出了一种可用于改进图像超分辨率重建质量的双判别器超分辨率重建网络DDSRRN,通过在GAN的基础上增加一个判别器,将Kullback-Leibler(KL)和反向KL散度组合成一个统一的目标函数来训练两个判别器,利用这两种散度的互补统计特性,有效地在多模式下分散预估计密度,从而有效地避免了重建过程中网络模型的模型崩溃问题,提高了模型训练的稳定性。针对模型损失函数的设计部分,首先使用Charbonnier损失函数来构建内容损失,利用网络中间层的特征信息来设计感知损失和风格损失,最后在重建层为缩减图像重建时间在网络结构中引入反卷积来完成图像重建操作。实验结果表明本文方法在主观视觉上具有锐边和丰富细节,获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,网络泛化能力好。
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